Bon nombre des questions que j'ai postées sur SE le mois dernier visaient à m'aider à résoudre ce problème particulier. Toutes les questions ont été répondues, mais je ne peux toujours pas trouver de solution. J'ai donc pensé que je devrais simplement poser le problème que j'essaie de résoudre...
Dans ma recherche, je suis tombé sur le problème général suivant: j'ai deux distributions et sur le même domaine, et un grand nombre (mais fini) d'échantillons de ces distributions. Les échantillons sont distribués de manière indépendante et identique à partir de l'une de ces deux distributions...
Existe-t-il une preuve mathématique formelle que la solution au problème des chars allemands est fonction uniquement des paramètres k (nombre d'échantillons observés) et m (valeur maximale parmi les échantillons observés)? En d'autres termes, peut-on prouver que la solution est indépendante des...
Je traite en ce moment avec beaucoup de distributions, par exemple, , , .FFFtttχ2χ2\chi^2 Je me demandais pourquoi ces degrés de liberté signifient-ils pour des distributions telles que la distribution
Je lis un livre d'analyse de séries chronologiques et la formule de l'échantillon d'autocovariance est définie dans le livre comme: γˆ(h)=n−1∑t=1n−h(xt+h−x¯)(xt−x¯)γ^(h)=n−1∑t=1n−h(xt+h−x¯)(xt−x¯)\widehat{\gamma}(h) = n^{-1}\displaystyle\sum_{t=1}^{n-h}(x_{t+h}-\bar{x})(x_t-\bar{x}) avecpour . est...
J'essaie d'adapter un modèle à temps discret dans R, mais je ne sais pas comment le faire. J'ai lu que vous pouvez organiser la variable dépendante dans différentes lignes, une pour chaque observation de temps, et utiliser la glmfonction avec un lien logit ou cloglog. En ce sens, j'ai trois...
Ma compréhension de ce qu'est un estimateur et une estimation: Estimateur: Une règle pour calculer une estimation Estimation: La valeur calculée à partir d'un ensemble de données basé sur l'estimateur Entre ces deux termes, si on me demande de souligner la variable aléatoire, je dirais que...
Soit soit un échantillon aléatoire tiré de population où .(X1,X2,⋯,Xn)(X1,X2,⋯,Xn)(X_1,X_2,\cdots,X_n)N(θ,θ2)N(θ,θ2)\mathcal N(\theta,\theta^2)θ∈Rθ∈R\theta\in\mathbb R Je recherche l'UMVUE de .θθ\theta La densité conjointe de est(X1,X2,⋯,Xn)(X1,X2,⋯,Xn)(X_1,X_2,\cdots,X_n)...
Ce qui suit est une question sur les nombreuses visualisations offertes comme «preuve par l'image» de l'existence du paradoxe de Simpson, et peut-être une question sur la terminologie. Le Paradoxe de Simpson est un phénomène assez simple à décrire et à donner des exemples numériques (la raison pour...
Supposons un test t à un échantillon, où l'hypothèse nulle est . La statistique est alors utilisant l'écart type d'échantillon . Pour estimer , on compare les observations à la moyenne de l'échantillon : t = ¯ x - μ 0μ = μ0μ=μ0\mu=\mu_0 ss¯xt = x¯¯¯- μ0s /
Cette question concerne l'étude de la géométrie différentielle des familles exponentielles courbes - courbures et perte d'information par Amari. Le texte est le suivant. Soit une variété à n dimensions de distributions de probabilité avec un système de coordonnées θ = ( θ 1 , … , θ n ) , où p θ ( x...
Où puis-je trouver une preuve du théorème de Pitman – Koopman – Darmois? Je google depuis pas mal de temps. Curieusement, de nombreuses notes mentionnent ce théorème mais aucune d'entre elles n'en présente la
Je comprends la preuve que mais je ne comprends pas comment prouver la généralisation à des combinaisons linéaires arbitraires.Var(aX+bY)=a2Var(X)+b2Var(Y)+2abCov(X,Y),Var(aX+bY)=a2Var(X)+b2Var(Y)+2abCov(X,Y),Var(aX+bY) = a^2Var(X) +b^2Var(Y) + 2abCov(X,Y), Soit scalaires pour donc nous avons un...
Je lisais: https://en.wikipedia.org/wiki/Tf%E2%80%93idf#Definition Mais je n'arrive pas à comprendre exactement pourquoi la formule a été construite telle qu'elle est. Ce que je comprends: iDF devrait à un certain niveau mesurer la fréquence à laquelle un terme S apparaît dans chacun des documents,...
Supposons que j'essaye de re-paramétrer une fonction de vraisemblance qui est distribuée de façon exponentielle. Si ma fonction de vraisemblance d'origine est: p ( y∣ θ ) = θ e- θ yp(y∣θ)=θe-θy p(y \mid \theta) = \theta e^{-\theta y} et je voudrais le re-paramétrer en utilisant , puisqueθn'est pas...
Que signifie la notation (point sur tilde), dans le contexte comme ?∼˙∼˙\dot\simx∼˙N(0,1)x∼˙N(0,1)x \mathrel{\dot\sim} \mathcal N(0,1) Il s'avère qu'il est plus facile de trouver comment le composer correctement: tex.SE explique que l'on devrait taper \mathrel{\dot\sim}au lieu de simplement...
Soit des variables aléatoires normales standard indépendantes. Il existe de nombreuses (longues) preuves, montrant queZ1,⋯,ZnZ1,⋯,ZnZ_1,\cdots,Z_n ∑i=1n(Zi−1n∑j=1nZj)2∼χ2n−1∑i=1n(Zi−1n∑j=1nZj)2∼χn−12 \sum_{i=1}^n \left(Z_i - \frac{1}{n}\sum_{j=1}^n Z_j \right)^2 \sim \chi^2_{n-1} De nombreuses...
Chargez le package nécessaire. library(ggplot2) library(MASS) Générez 10 000 nombres adaptés à la distribution gamma. x <- round(rgamma(100000,shape = 2,rate = 0.2),1) x <- x[which(x>0)] Dessinez la fonction de densité de probabilité, supposant que nous ne savons pas à quelle distribution...
Le théorème de Pitman – Koopman – Darmois dit que si un échantillon iid d'une famille paramétrée de distributions de probabilité admet une statistique suffisante dont le nombre de composantes scalaires ne croît pas avec la taille de l'échantillon, alors c'est une famille exponentielle. Existe-t-il...
Par exemple, je rencontre souvent des étudiants qui savent que le observé est un estimateur biaisé de la R 2 de la population . Puis, lors de la rédaction de leurs rapports, ils disent des choses comme:R2R2R^2R2R2R^2 «J'ai calculé Observé et ajusté R 2 , et ils étaient assez similaires, ce qui...