Preguntas etiquetadas con expected-value

El valor esperado de una variable aleatoria es un promedio ponderado de todos los valores posibles que una variable aleatoria puede tomar, con los pesos iguales a la probabilidad de asumir ese valor.

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¿Por qué la expectativa es igual a la media aritmética?
Hoy me encontré con un nuevo tema llamado Expectativa matemática. El libro que sigo dice, la expectativa es la media aritmética de la variable aleatoria que proviene de cualquier distribución de probabilidad. Pero define la expectativa como la suma del producto de algunos datos y la probabilidad de obtenerlos. ¿Cómo …


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Encuentre el valor esperado usando CDF
Voy a comenzar diciendo que este es un problema de tarea sacado directamente del libro. He pasado un par de horas buscando cómo encontrar los valores esperados, y he determinado que no entiendo nada. Deje que tenga el CDF . Encuentre E ( X ) para aquellos valores de α …



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¿Por qué se llama así el valor esperado?
Entiendo cómo obtenemos 3.5 como el valor esperado para lanzar un dado de 6 lados. Pero intuitivamente, puedo esperar que cada cara tenga la misma probabilidad de 1/6. Entonces, ¿no debería ser el valor esperado de lanzar un dado cualquiera de los números entre 1-6 con igual probabilidad? En otras …


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Rompecabezas: ¿Cuál es la longitud esperada de una secuencia iid que aumenta monotónicamente cuando se extrae de una distribución uniforme [0,1]?
Esta es una pregunta de entrevista para un puesto de analista cuantitativo, que se informa aquí . Supongamos que estamos dibujando a partir de una distribución uniforme y los sorteos son iid, ¿cuál es la longitud esperada de una distribución monotónicamente creciente? Es decir, dejamos de dibujar si el dibujo …

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¿Pueden los grados de libertad ser un número no entero?
Cuando uso GAM, me da un DF residual de 26.626.626.6 (última línea en el código). Qué significa eso? Yendo más allá del ejemplo de GAM, en general, ¿puede el número de grados de libertad ser un número no entero? > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 



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¿Por qué la probabilidad máxima y la probabilidad no esperada?
¿Por qué es tan común obtener estimaciones de máxima verosimilitud de parámetros, pero prácticamente nunca se oye hablar de las estimaciones esperadas de parámetros de verosimilitud (es decir, en función del valor esperado en lugar del modo de una función de verosimilitud)? ¿Es esto principalmente por razones históricas, o por …


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¿Por qué estamos usando una fórmula de desviación estándar sesgada y engañosa para
Me sorprendió un poco la primera vez que hice una simulación de Monte Carlo de distribución normal y descubrí que la media de 100100100 desviaciones estándar de 100100100 muestras, todas con un tamaño de muestra de solo n=2n=2n=2 , resultó ser mucho menor que, es decir, promediando 2π−−√2π \sqrt{\frac{2}{\pi }} …

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