Je suis curieux de savoir s'il existe une transformation qui modifie l'inclinaison d'une variable aléatoire sans affecter la kurtosis. Cela serait analogue à la façon dont une transformation affine d'un RV affecte la moyenne et la variance, mais pas le biais et le kurtosis (en partie parce que le...
Laisser: Écart type de la variable aléatoireA=σ1=5A=σ1=5A =\sigma_{1}=5 Écart type de la variable aléatoireB=σ2=4B=σ2=4B=\sigma_{2}=4 Alors la variance de A + B est: Var(w1A+w2B)=w21σ21+w22σ22+2w1w2p1,2σ1σ2Var(w1A+w2B)=w12σ12+w22σ22+2w1w2p1,2σ1σ2Var(w_{1}A+w_{2}B)=...
Nous essayons de créer des valeurs aléatoires auto-corrélées qui seront utilisées comme série temporelle. Nous n'avons aucune donnée existante à laquelle nous nous référons et souhaitons simplement créer le vecteur à partir de zéro. D'une part, nous avons bien sûr besoin d'un processus aléatoire...
Je suis dans une classe de statistiques d'introduction dans laquelle la fonction de densité de probabilité pour les variables aléatoires continues a été définie comme . Je comprends que l'intégrale de mais je ne peux pas rectifier cela avec mon intuition d'une variable aléatoire continue. Disons...
J'ai un problème similaire à la question posée ici: Comment mesurer la non-uniformité d'une distribution? J'ai un ensemble de distributions de probabilité sur les jours de la semaine. Je veux mesurer la proximité de chaque distribution (1 / 7,1 / 7, ..., 1/7). Pour le moment, j'utilise une réponse...
J'essaie de prouver la déclaration: Si et sont des variables aléatoires indépendantes,X∼ N( 0 , σ21)X∼N(0,σ12)X\sim\mathcal{N}(0,\sigma_1^2)Oui∼ N( 0 , σ22)Y∼N(0,σ22)Y\sim\mathcal{N}(0,\sigma_2^2) alors est également une variable aléatoire normale.XOuiX2+ Y2√XYX2+Y2\frac{XY}{\sqrt{X^2+Y^2}} Pour le...
Supposons que soit uniformément distribué sur . Laissez et . Montrer que la corrélation entre et est nulle.XXX[0,2π][0,2π][0, 2\pi]Y=sinXY=sinXY = \sin XZ=cosXZ=cosXZ = \cos XYYYZZZ Il semble que j'aurais besoin de connaître l'écart type du sinus et du cosinus, ainsi que leur covariance. Comment...
Mon cours de statistiques m'a juste appris qu'une variable aléatoire discrète a un nombre fini d'options ... Je ne l'avais pas réalisé. J'aurais pensé, comme un ensemble d'entiers, qu'il pourrait être infini. La recherche sur Google et la vérification de plusieurs pages Web, dont quelques-unes de...
Soit et Y deux variables aléatoires indépendantes ayant la même distribution uniforme de densitéXXXOuiYYU( 0 , 1 )U(0,1)U(0,1) F( x ) = 1f(x)=1f(x)=1 si (et ailleurs).00 ≤ x ≤ 10≤x≤10≤x≤1000 Soit une vraie variable aléatoire définie par:ZZZ Z= X- OuiZ=X−YZ=X-Y si (et ailleurs).0X> YX>YX>Y000...
Une simplification fréquente de la modélisation et de la simulation consiste à remplacer une variable aléatoire par sa valeur moyenne. Quand cette simplification mènerait-elle à une mauvaise
Souvent, dans les articles de recherche que vous lisez, les chercheurs ont contrôlé certaines variables. Cela peut être fait par des méthodes telles que l'appariement, le blocage, etc. Mais j'ai toujours pensé que le contrôle des variables était quelque chose qui se faisait statistiquement en...
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}...
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...
Prouver / réfuter E[1A|Ft]=0 or 1 a.s. ⇒E[1A|Fs]=E[1A|Ft] a.s.E[1A|Ft]=0 or 1 a.s. ⇒E[1A|Fs]=E[1A|Ft] a.s.E[1_A | \mathscr{F_t}] = 0 \ \text{or} \ 1 \ \text{a.s.} \ \Rightarrow E[1_A | \mathscr{F_{s}}] = E[1_A | \mathscr{F_t}] \ \text{a.s.} Etant donné un espace de probabilité filtré , et encore A...
Je suis tombé sur cette dérivation que je ne comprends pas: si sont des échantillons aléatoires de taille n pris dans une population de moyenne et de variance , alorsX1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1, X_2, ..., X_nμμ\muσ2σ2\sigma^2 X¯=(X1+X2+...+Xn)/nX¯=(X1+X2+...+Xn)/n\bar{X} = (X_1 + X_2 + ... + X_n)/n...
La variable aléatoire est définie comme une fonction mesurable d'une algèbre σ ( Ω 1 , F 1 ) avec la mesure sous-jacente P à une autre algèbre σ ( Ω 2 , F 2 ) .XXXσσ\sigma(Ω1,F1)(Ω1,F1)(\Omega_1, \mathcal F_1)PPPσσ\sigma(Ω2,F2)(Ω2,F2)(\Omega_2, \mathcal F_2) Comment parler d'un échantillon de cette...
Donc, j'ai 16 essais dans lesquels j'essaie d'authentifier une personne à partir d'un trait biométrique en utilisant Hamming Distance. Mon seuil est fixé à 3,5. Mes données sont ci-dessous et seul l'essai 1 est un vrai positif: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 7 0.47...
Je me prépare pour un entretien qui nécessite une connaissance décente des probabilités de base (au moins pour passer l'entretien lui-même). Je travaille à travers la feuille ci-dessous de mes jours d'étudiant comme révision. Cela a surtout été assez simple, mais je suis complètement perplexe sur...
J'ai un doute: considérons les variables aléatoires de valeur réelle et définies sur l'espace de probabilité .XXXZZZ(Ω,F,P)(Ω,F,P)(\Omega, \mathcal{F},\mathbb{P}) Soit , où est une fonction à valeur réelle. Puisque est une fonction de variables aléatoires, il s'agit d'une variable...
Eh bien, nous ne pouvons pas, voir par exemple https://en.wikipedia.org/wiki/Subindependence pour un contre-exemple intéressant. Mais la vraie question est: existe-t-il un moyen de renforcer la condition pour que l'indépendance suive? Par exemple, existe-t-il un ensemble de fonctions sorte que si...