Distribusi probabilitas gabungan dari beberapa variabel acak memberikan probabilitas bahwa semuanya secara bersamaan berada di wilayah tertentu.
Jika probabilitas gabungan adalah persimpangan dari 2 peristiwa, maka bukankah probabilitas gabungan dari 2 peristiwa independen menjadi nol karena mereka tidak berpotongan sama sekali? Saya
The Fréchet-Hoeffding atas terikat berlaku untuk fungsi distribusi kerja penghubung dan diberikan oleh C(u1,...,ud)≤min{u1,..,ud}.C(u1,...,ud)≤min{u1,..,ud}.C(u_1,...,u_d)\leq \min\{u_1,..,u_d\}. Apakah ada kesamaan (dalam arti bahwa itu tergantung pada kepadatan marginal) batas atas untuk...
I am writing about using a 'joint probability distribution' for an audience that would be more likely to understand 'multivariate distribution' so I am considering using the later. However, I do not want to loose meaning while doing this. Wikipedia seems to indicate that these are synonyms. Are...
Biarkan menjadi distribusi gabungan dari dua variabel kategori , dengan . Katakanlah sampel diambil dari distribusi ini, tetapi kami hanya diberi jumlah marginal, yaitu untuk : X , Y x , y ∈ { 1 , ... , K } n j = 1 , ... ,
Misalkan saya memiliki fungsi menghasilkan momen bersama untuk distribusi bersama dengan CDF . Apakah keduanya merupakan kondisi yang diperlukan dan cukup untuk independensi dan ? Saya memeriksa beberapa buku teks, yang hanya menyebutkan keperluan:F X , Y ( x , y ) M X , Y ( s , t ) = M X , Y ( s ,...
Salah satu masalah dalam buku teks saya diajukan sebagai berikut. Vektor kontinu stokastik dua dimensi memiliki fungsi kerapatan sebagai berikut: fX, Y( x , y) = { 15 x y20jika 0 <x <1 dan 0 <y <xjika tidakfX,Y(x,y)={15xy2if 0 < x < 1 and 0 < y <
Xi∽iidN(0,1)Xi∽iidN(0,1)X_i \overset{iid}{\backsim} \mathcal{N}(0, 1)i=1,...,ni=1,...,ni = 1, ..., nSn=1n∑i=1nXiSn=1n∑i=1nXi\begin{equation} S_n = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n X_i \end{equation}Tn=1n∑i=1n(X2i−1)Tn=1n∑i=1n(Xi2−1)\begin{equation} T_n = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n (X_i^2 -...
Misalkan menjadi iid diskrit variabel seragam seragam pada (0,1) dan statistik pesanannya adalah .U1, ... ,UnU1,...,UnU_1, \ldots, U_nnnnU( 1 ), ... ,U( n )U(1),...,U(n)U_{(1)}, \ldots, U_{(n)} Tentukan untuk dengan .Dsaya=U( i )-U( saya - 1 )Dsaya=U(saya)-U(saya-1)D_i=U_{(i)}-U_{(i-1)}i = 1 , … ,...
Misalkan saya punya satu sampel frekuensi dari 4 peristiwa yang mungkin: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 dan saya memiliki probabilitas yang diharapkan dari peristiwa saya terjadi: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Dengan jumlah frekuensi yang diamati dari empat acara saya (18) saya dapat...
Umumnya ada banyak distribusi gabungan konsisten dengan set distribusi marginal yang diketahui .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) Dari distribusi gabungan ini, apakah produk dibentuk dengan...
Jarak mahalanobis, ketika digunakan untuk tujuan klasifikasi, biasanya mengasumsikan distribusi normal multivariat, dan jarak dari centroid kemudian harus mengikuti (dengan derajat kebebasan sama dengan jumlah dimensi / fitur). Kita dapat menghitung probabilitas bahwa titik data baru milik set...
Saya membaca dalam Time Series John Cochrane untuk Ekonomi Makro dan Keuangan bahwa: Autocovariance dapat sepenuhnya menandai rangkaian waktu [distribusi bersama]. Saya tidak sepenuhnya memahami hubungan antara kovarian dan distribusi bersama di sini. Bisakah seseorang tolong jelaskan...
Membiarkan X:Ω→RX:Ω→RX:\Omega\to\mathbb{R} dan Y:Ω→RY:Ω→RY:\Omega\to\mathbb{R} menjadi variabel acak univariat dengan CDF FX,Y(x,y)FX,Y(x,y)F_{X,Y}(x,y) seperti yang: 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...
Pertanyaan sederhana, namun secara mengejutkan sulit untuk menemukan jawaban online. Saya tahu bahwa untuk RV , kita mendefinisikan momen k sebagai mana kesetaraan mengikuti jika , untuk kepadatan dan Tindakan Lebesgue .XXX∫Xk dP=∫xkf(x) dx∫Xk dP=∫xkf(x) dx\int X^k \ d P = \int x^k f(x) \...
Saya memiliki masalah, yang tidak dapat saya lanjutkan. Bisakah seseorang membantu saya
Versi pendek Saya mencoba untuk secara analitis menyelesaikan / memperkirakan kemungkinan gabungan yang dihasilkan dari Poisson independen menarik dan pengambilan sampel lebih lanjut dengan atau tanpa penggantian (saya tidak benar-benar peduli yang mana). Saya ingin menggunakan kemungkinan dengan...
Misalkan kita memiliki variabel acak X1X1X_1 didistribusikan sebagai U[ 0 , 1 ]U[0,1]U[0,1] dan X2X2X_2 didistribusikan sebagai U[ 0 ,X1]U[0,X1]U[0,X_1]dimana U[ a , b ]U[Sebuah,b]U[a,b] berarti distribusi seragam dalam interval [ a , b ][Sebuah,b][a,b]. Saya dapat menghitung pdf gabungan dari...