Preguntas etiquetadas con mathematical-statistics

Teoría matemática de la estadística, relacionada con definiciones formales y resultados generales.

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¿Cómo puedo calcular
¿Cómo se puede evaluar la expectativa de la CDF normal al cuadrado en forma cerrada? E [ Φ ( a Z+ b )2] = ∫∞- ∞Φ ( a z+ b )2ϕ ( z)rezE[Φ(aZ+b)2]=∫−∞∞Φ(az+b)2ϕ(z)dz\mathbb{E}\left[\Phi\left(aZ+b\right)^{2}\right] = \int_{-\infty}^{\infty}\Phi\left(az+b\right)^{2}\phi(z)\,dz Aquí, , son números reales, y y son las funciones de densidad y distribución de …






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Varianza del máximo de variables aleatorias gaussianas
Dadas variables aleatorias X1,X2,⋯,XnX1,X2,⋯,XnX_1,X_2, \cdots, X_n iid muestreado de ∼N(0,σ2)∼N(0,σ2)\sim \mathcal{N}(0, \sigma^2), definir Z=maxi∈{1,2,⋯,n}XiZ=maxi∈{1,2,⋯,n}XiZ = \max_{i \in \{1,2,\cdots, n \}} X_i Tenemos eso E[Z]≤σ2logn−−−−−√E[Z]≤σ2log⁡n\mathbb{E}[Z] \le \sigma \sqrt{2 \log n}. Me preguntaba si hay límites superiores / inferiores enVar(Z)Var(Z)\text{Var}(Z)?


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Solución al problema del tanque alemán
¿Existe una prueba matemática formal de que la solución al problema del tanque alemán es función de solo los parámetros k (número de muestras observadas) ym (valor máximo entre muestras observadas)? En otras palabras, ¿se puede demostrar que la solución es independiente de los otros valores de muestra además del …

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Sobre la existencia de UMVUE y la elección del estimador de
Let ser una muestra aleatoria extraída de N ( θ , θ 2 ) población donde θ ∈ R .(X1,X2,⋯,Xn)(X1,X2,⋯,Xn)(X_1,X_2,\cdots,X_n)N(θ,θ2)N(θ,θ2)\mathcal N(\theta,\theta^2)θ∈Rθ∈R\theta\in\mathbb R Estoy buscando el UMVUE de .θθ\theta La densidad conjunta de es(X1,X2,⋯,Xn)(X1,X2,⋯,Xn)(X_1,X_2,\cdots,X_n) fθ(x1,x2,⋯,xn)=∏i=1n1θ2π−−√exp[−12θ2(xi−θ)2]=1(θ2π−−√)nexp[−12θ2∑i=1n(xi−θ)2]=1(θ2π−−√)nexp[1θ∑i=1nxi−12θ2∑i=1nx2i−n2]=g(θ,T(x))h(x)∀(x1,⋯,xn)∈Rn,∀θ∈Rfθ(x1,x2,⋯,xn)=∏i=1n1θ2πexp⁡[−12θ2(xi−θ)2]=1(θ2π)nexp⁡[−12θ2∑i=1n(xi−θ)2]=1(θ2π)nexp⁡[1θ∑i=1nxi−12θ2∑i=1nxi2−n2]=g(θ,T(x))h(x)∀(x1,⋯,xn)∈Rn,∀θ∈R\begin{align} f_{\theta}(x_1,x_2,\cdots,x_n)&=\prod_{i=1}^n\frac{1}{\theta\sqrt{2\pi}}\exp\left[-\frac{1}{2\theta^2}(x_i-\theta)^2\right] \\&=\frac{1}{(\theta\sqrt{2\pi})^n}\exp\left[-\frac{1}{2\theta^2}\sum_{i=1}^n(x_i-\theta)^2\right] \\&=\frac{1}{(\theta\sqrt{2\pi})^n}\exp\left[\frac{1}{\theta}\sum_{i=1}^n x_i-\frac{1}{2\theta^2}\sum_{i=1}^nx_i^2-\frac{n}{2}\right] \\&=g(\theta,T(\mathbf x))h(\mathbf x)\qquad\forall\,(x_1,\cdots,x_n)\in\mathbb R^n\,,\forall\,\theta\in\mathbb R \end{align} , donde yh(x)=1.g(θ,T(x))=1(θ2π√)nexp[1θ∑ni=1xi−12θ2∑ni=1x2i−n2]g(θ,T(x))=1(θ2π)nexp⁡[1θ∑i=1nxi−12θ2∑i=1nxi2−n2]g(\theta, T(\mathbf x))=\frac{1}{(\theta\sqrt{2\pi})^n}\exp\left[\frac{1}{\theta}\sum_{i=1}^n x_i-\frac{1}{2\theta^2}\sum_{i=1}^nx_i^2-\frac{n}{2}\right]h(x)=1h(x)=1h(\mathbf …



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¿La paradoja de Simpson cubre todas las instancias de reversión de una variable oculta?
La siguiente es una pregunta sobre las muchas visualizaciones ofrecidas como 'prueba por imagen' de la existencia de la paradoja de Simpson, y posiblemente una pregunta sobre la terminología. La paradoja de Simpson es un fenómeno bastante simple para describir y dar ejemplos numéricos de (la razón por la que …

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Prueba fácil de
Deje ser variables aleatorias normales estándar independientes. Hay muchas pruebas (largas) que muestran queZ1, ⋯ , ZnorteZ1,⋯,ZnZ_1,\cdots,Z_n ∑i = 1norte( Zyo- 1norte∑j = 1norteZj)2∼ χ2n−1∑i=1n(Zi−1n∑j=1nZj)2∼χn−12 \sum_{i=1}^n \left(Z_i - \frac{1}{n}\sum_{j=1}^n Z_j \right)^2 \sim \chi^2_{n-1} Muchas pruebas son bastante largas y algunas usan inducción (por ejemplo, inferencia estadística de Casella). Me pregunto …

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¿Están los modelos gráficos y las máquinas de Boltzmann relacionados matemáticamente?
Si bien he hecho algo de programación con máquinas Boltzmann en una clase de física, no estoy familiarizado con su caracterización teórica. Por el contrario, sé una cantidad modesta sobre la teoría de los modelos gráficos (sobre los primeros capítulos del libro Graphical Models de Lauritzen ). Pregunta: ¿Existe alguna …

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