Preguntas etiquetadas con expected-value

Cito (el énfasis es mío) de la definición de Wikipedia : La proposición en la teoría de probabilidad conocida como la ley de la expectativa total, ..., establece que si X es una variable aleatoria integrable (es decir, una variable aleatoria que satisface E (| X |) <∞) e Y …

8 probability  expected-value  conditional-expectation 

La notación integral de Riemann-Stieltjes se usa en expresiones de expectativa en algunos textos de probabilidad. Básicamente, dF (x) aparece en la integral en lugar de f (x) dx en la integral, ya que el CDF F (x) puede no ser diferenciable para una distribución discreta. La motivación que he …

8 expected-value  mixture  integral 

XXX es una variable aleatoria discreta que puede tomar valores de . Como es una función convexa, podemos utilizar la desigualdad de Jensen para derivar un límite inferior : ¿Es posible derivar un límite superior ?( 0 , 1 )(0,1)(0,1)φ ( x ) = 1 / xφ(x)=1/x\varphi(x)=1/xmi[11 - X] ≥11 …

8 probability  expected-value  bounds 

Tengo datos que describen con qué frecuencia tiene lugar un evento durante una hora ("número por hora", nph) y cuánto duran los eventos ("duración en segundos por hora", dph). Estos son los datos originales: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732, 4.58823529414907, 5.59999999993481, 5.06666666666667, 11.6470588233699, 1.99999999998209, NA, 4.46153846149851, 18, 1.05882352939726, 9.21739130425452, …

8 normal-distribution  data-transformation  logistic  generalized-linear-model  ridge-regression  t-test  wilcoxon-signed-rank  paired-data  naive-bayes  distributions  logistic  goodness-of-fit  time-series  eviews  ecm  panel-data  reliability  psychometrics  validity  cronbachs-alpha  self-study  random-variable  expected-value  median  regression  self-study  multiple-regression  linear-model  forecasting  prediction-interval  normal-distribution  excel  bayesian  multivariate-analysis  modeling  predictive-models  canonical-correlation  rbm  time-series  machine-learning  neural-networks  fishers-exact  factorisation-theorem  svm  prediction  linear  reinforcement-learning  cdf  probability-inequalities  ecdf  time-series  kalman-filter  state-space-models  dynamic-regression  index-decomposition  sampling  stratification  cluster-sample  survey-sampling  distributions  maximum-likelihood  gamma-distribution 

Christopher Bishop define el valor esperado de la función de probabilidad de registro de datos completos (es decir, suponiendo que se nos dan tanto los datos observables X como los datos latentes Z) de la siguiente manera: EZ[lnp(X,Z∣μ,Σ,π)]=∑n=1N∑k=1Kγ(znk){lnπk+lnN(xn∣ μk,Σk)}(1)(1)EZ[ln⁡p(X,Z∣μ,Σ,π)]=∑n=1N∑k=1Kγ(znk){ln⁡πk+ln⁡N(xn∣ μk,Σk)} \mathbb{E}_\textbf{Z}[\ln p(\textbf{X},\textbf{Z} \mid \boldsymbol{\mu}, \boldsymbol{\Sigma}, \boldsymbol{\pi})] = \sum_{n=1}^N \sum_{k=1}^K \gamma(z_{nk})\{\ln …

8 self-study  maximum-likelihood  expected-value  convergence  expectation-maximization 

Estoy tratando de calcular la expectativa para arbitraria (para la expectativa es infinita) si está distribuido de forma lognormalmente, es decir, .E[ecX]E[ecX]E[e^{cX}]c&lt;0c&lt;0c<0c&gt;0c&gt;0c>0XXXlog(X)∼N(μ,σ)log⁡(X)∼N(μ,σ)\log(X) \sim N(\mu, \sigma) Mi idea era escribir la expectativa como una integral, pero no vi cómo proceder: E[ecX]=12σπ−−−√∫∞01xexp(cx−(logx−μ)22σ2)dxE[ecX]=12σπ∫0∞1xexp⁡(cx−(log⁡x−μ)22σ2)dxE[e^{cX}] = \frac{1}{\sqrt{2\sigma\pi}}\int_0^\infty \frac{1}{x}\exp\left(cx - \frac{(\log x - \mu)^2}{2\sigma^2}\right)dx También probé …

8 self-study  distributions  expected-value  lognormal  moments 

Esta pregunta surge de la siguiente pregunta. /math/360275/e1-1x2-under-a-normal-distribution Básicamente, ¿cuál es la bajo una Gaussian . Intenté reescribir \ frac {1} {1 + x ^ 2} como una mezcla escalar de gaussianos ( \ propto \ int \ mathcal {N} (x | 0, \ tau ^ {- 1}) Ga (\ …

8 normal-distribution  expected-value  bounds 

Para un proyecto de investigación, necesito encontrar el valor esperado del cociente generalizado de Rayleigh: E[wTAw / wTBw].E[wTAw / wTBw].E\,[w^T A w \ / \ w^T B w].Aquí A y B son matrices de covarianza determinísticas definidas positivas p x p , yw sigue una distribución multivariada con líneas de …

8 distributions  expected-value 

Supongamos que tengo un experimento de lanzamiento de moneda en el que quiero calcular la estimación de probabilidad máxima del parámetro de moneda cuando lanzo la moneda veces. Después de calcular la derivada de la función de probabilidad binomial L (p) = {n \ choose x} p ^ x (1-p) …

8 probability  self-study  variance  maximum-likelihood  expected-value 

Tengo dos grupos de 10 participantes que fueron evaluados tres veces durante un experimento. Para probar las diferencias entre los grupos y entre las tres evaluaciones, ejecuté un ANOVA de diseño mixto 2x3 con group(control, experimental), time(primero, segundo, tres) y group x time. Ambos timey groupresultaron significativos, además hubo una …

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