La distribution de probabilité conjointe de plusieurs variables aléatoires donne la probabilité qu'elles se trouvent toutes simultanément dans une région particulière.
Si la probabilité conjointe est l'intersection de 2 événements, alors la probabilité conjointe de 2 événements indépendants ne devrait-elle pas être nulle puisqu'ils ne se croisent pas du tout? Je suis
La limite supérieure de Fréchet – Hoeffding s'applique à la fonction de distribution des copules et est donnée par C(u1,...,ud)≤min{u1,..,ud}.C(u1,...,ud)≤min{u1,..,ud}.C(u_1,...,u_d)\leq \min\{u_1,..,u_d\}. Existe-t-il une limite supérieure similaire (dans le sens où cela dépend des densités...
J'écris sur l'utilisation d'une «distribution de probabilité conjointe» pour un public qui serait plus susceptible de comprendre la «distribution multivariée», donc j'envisage d'utiliser la dernière. Cependant, je ne veux pas perdre de sens en faisant cela. Wikipédia semble indiquer qu'il s'agit de...
Soit une distribution conjointe de deux variables catégorielles , avec . Supposons que échantillons ont été tirés de cette distribution, mais nous ne recevons que les comptes marginaux, à savoir pour :px,ypx,yp_{x,y}X,YX,YX,Yx,y∈{1,…,K}x,y∈{1,…,K}x,y\in\{1,\ldots,K\}nnnj=1,…,Kj=1,…,Kj=1,\ldots,K...
Supposons que j'ai une fonction de génération de moment conjoint pour une distribution conjointe avec CDF F X , Y ( x , y ) . Est-ce que M X , Y ( s , t ) = M X , Y ( s , 0 ) ⋅ M X , Y ( 0 , t ) à la fois nécessaire et suffisantMX, Y( s , t )MX,Y(s,t)M_{X,Y}(s,t)FX, Y( x ,
L'un des problèmes de mon manuel se pose comme suit. Un vecteur continu stochastique bidimensionnel a la fonction de densité suivante: FX, Y( x , y) = { 15 x y20si 0 <x <1 et 0 <y <xautrementfX,Y(x,y)={15xy2if 0 < x < 1 and 0 < y < x0otherwise f_{X,Y}(x,y)= \begin{cases}...
i = 1 , . . . , n S n = 1Xje∽i i dN( 0 , 1 )Xje∽jejeréN(0,1)X_i \overset{iid}{\backsim} \mathcal{N}(0, 1)i = 1 , . . . , nje=1,...,ni = 1, ..., nTn=1Sn= 1n∑i = 1nXjeSn=1n∑je=1nXje\begin{equation} S_n = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n X_i \end{equation}Tn= 1n∑i = 1n( X2je- 1
Laissez être IID uniformes variables aléatoires discrètes sur (0,1) et leurs statistiques d'ordre soit .U1,…,UnU1,…,UnU_1, \ldots, U_nnnnU(1),…,U(n)U(1),…,U(n)U_{(1)}, \ldots, U_{(n)} Définissez pour avec .Di=U(i)−U(i−1)Di=U(i)−U(i−1)D_i=U_{(i)}-U_{(i-1)}i=1,…,ni=1,…,ni=1, \ldots, nU0=0U0=0U_0=0...
Supposons que j'ai un échantillon de fréquences de 4 événements possibles: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 et j'ai les probabilités attendues que mes événements se produisent: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Avec la somme des fréquences observées de mes quatre événements (18), je peux calculer...
Il existe généralement de nombreuses distributions conjointes cohérentes avec un ensemble connu de distributions marginales .P(X1=x1,X2=x2,...,Xn=xn)P(X1=x1,X2=x2,...,Xn=xn)P(X_1 = x_1, X_2 = x_2, ..., X_n = x_n)fi(xi)=P(Xi=xi)fi(xi)=P(Xi=xi)f_i(x_i) = P(X_i = x_i) De ces distributions conjointes,...
La distance de Mahalanobis, lorsqu'elle est utilisée à des fins de classification, suppose généralement une distribution normale multivariée, et les distances par rapport au centroïde doivent ensuite suivre une (avec degrés de liberté égaux au nombre de dimensions / caractéristiques). Nous pouvons...
J'ai lu dans la série chronologique de John Cochrane sur la macroéconomie et les finances que: L'autocovariance peut pleinement caractériser les séries chronologiques [distribution conjointe]. Je ne comprends pas pleinement le lien entre la covariance et la distribution conjointe ici. Quelqu'un...
Soit et des variables aléatoires univariées avec CDF telles que: où , sont des fonctions connues.X:Ω→RX:Ω→RX:\Omega\to\mathbb{R}Y:Ω→RY:Ω→RY:\Omega\to\mathbb{R}FX,Y(x,y)FX,Y(x,y)F_{X,Y}(x,y)FX,Y(x,y)=G1(x)G2(y),∀(x,y)∈R×RFX,Y(x,y)=G1(x)G2(y),∀(x,y)∈R×R F_{X,Y}(x,y)=G_1(x)G_2(y),\forall...
Question simple, mais étonnamment difficile à trouver en ligne. Je sais que pour un RV , on définit le kème moment comme où l'égalité suit si , pour une densité et Lebesgue mesure .XXX∫Xk dP=∫xkf(x) dx∫Xk dP=∫xkf(x) dx\int X^k \ d P = \int x^k f(x) \ dxp=f⋅mp=f⋅mp = f \cdot mfffmmm Alors, quel est...
J'ai un problème sous la main, que je ne peux pas résoudre. Quelqu'un peut-il m'aider à commencer?
Version courte J'essaie de résoudre / approximer analytiquement la probabilité composite qui résulte de tirages de Poisson indépendants et d'un échantillonnage supplémentaire avec ou sans remplacement (je ne me soucie pas vraiment lequel). Je veux utiliser la vraisemblance avec MCMC (Stan), donc je...
Supposons que nous ayons une variable aléatoire distribuée comme et distribuée comme , où signifie une distribution uniforme dans l'intervalle .X1X1X_1U[0,1]U[0,1]U[0,1]X2X2X_2U[0,X1]U[0,X1]U[0,X_1]U[a,b]U[a,b]U[a,b][a,b][a,b][a,b] J'ai pu calculer le pdf commun de et le pdf marginal de...