Cette balise est utilisée pour l'approximation en point de selle des fonctions de densité, des fonctions de masse de probabilité, des fonctions de distribution cumulative, etc. Voir Ronald W Butler: "Approximations de points de selle avec applications".
Il existe plusieurs discussions sur ce site pour des recommandations de livres sur les statistiques d’introduction et l’apprentissage automatique, mais je cherche un texte sur les statistiques avancées, comprenant, par ordre de priorité: maximum de vraisemblance, modèles linéaires généralisés,...
Comment fonctionne l' approximation du point de selle? A quel genre de problème s'agit-il? (N'hésitez pas à utiliser un exemple particulier ou des exemples à titre d'illustration) Y a-t-il des inconvénients, des difficultés, des points à surveiller ou des pièges pour les
J'ai lu que la somme des variables aléatoires Gamma ayant le même paramètre d'échelle est une autre variable aléatoire Gamma. J'ai également vu le document de Moschopoulos décrivant une méthode de sommation d'un ensemble général de variables aléatoires Gamma. J'ai essayé d'implémenter la méthode de...
La fonction caractéristique de la distribution de Fisher est: où est la fonction hypergéométrique confluente . J'essaie de résoudre la transformée de Fourier inverse de la -convolution pour récupérer la densité d'une variable , soit: dans le but d'obtenir la distribution de la somme deC ( t ) = Γ (...
J'ai besoin de trouver la distribution de la variable aléatoire Y=∑i=1n(Xi)2Y=∑i=1n(Xi)2Y=\sum_{i=1}^{n}(X_i)^2 où Xi∼N(μi,σ2i)Xi∼N(μi,σi2)X_i\sim{\cal{N}}(\mu_i,\sigma^2_i) et tous les XiXiX_i s sont indépendants. Je sais qu'il est possible de trouver d 'abord le produit de toutes les fonctions...
L'addition, la soustraction, la multiplication et la division de variables aléatoires normales sont bien définies, mais qu'en est-il des opérations trigonométriques? Par exemple, supposons que j'essaie de trouver l'angle d'une cale triangulaire (modélisée comme un triangle à angle droit) avec les...
La plupart des résultats asymptotiques en statistiques prouvent que lorsque un estimateur (tel que le MLE) converge vers une distribution normale basée sur une expansion taylorique de second ordre de la fonction de vraisemblance. Je crois qu'il y a un résultat similaire dans la littérature...
Quelle est la meilleure façon d'approximer pour deux entiers donnés lorsque vous connaissez la moyenne , la variance , l'asymétrie et l'excès de kurtosis d'une distribution discrète , et il ressort clairement des mesures (non nulles) de la forme et qu'une approximation normale n'est pas...
Un dé à 6 faces est lancé de manière itérative. Quel est le nombre attendu de rouleaux requis pour faire une somme supérieure ou égale à K? Avant de modifier P(Sum>=1 in exactly 1 roll)=1 P(Sum>=2 in exactly 1 roll)=5/6 P(Sum>=2 in exactly 2 rolls)=1/6 P(Sum>=3 in exactly 1 roll)=5/6...
Supposons que j'ai variables aléatoires normales indépendantesnnn X1∼ N (μ1,σ21)X2∼ N (μ2,σ22)⋮Xn∼ N (μn,σ2n)X1∼N(μ1,σ12)X2∼N(μ2,σ22)⋮Xn∼N(μn,σn2)X_1 \sim \mathrm{N}(\mu_1, \sigma_1^2)\\X_2 \sim \mathrm{N}(\mu_2, \sigma_2^2)\\\vdots\\X_n \sim \mathrm{N}(\mu_n, \sigma_n^2) et . Comment pourrais-je...
Ce problème est apparu dans mes recherches: supposons que Vje∼ EDVi∼EDV_i \sim \text{ED} sont les distributions exponentielles iid (ED) avec la moyenne 111 et laisse λλ\lambdaêtre un nombre non négatif. Est-il vrai que ∑k = 0∞λke- λV0⋯Vkk !∼ ED ?∑k=0∞λke−λV0⋯Vkk!∼ED? \sum_{k=0}^{\infty}...