Preguntas etiquetadas con order-statistics

Las estadísticas de orden de una muestra son los valores colocados en orden ascendente. El i-ésimo orden estadístico de una muestra estadística es igual a su i-ésimo valor más pequeño; entonces el mínimo de muestra es la estadística de primer orden y el máximo de muestra es el último. A veces, 'estadística de orden' se usa para referirse a todo el conjunto de estadísticas de orden, es decir, los valores de los datos sin tener en cuenta la secuencia en la que ocurrieron. Úselo también para cantidades relacionadas, tales como espacios.

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Estadísticas de orden aproximadas para variables aleatorias normales
¿Existen fórmulas bien conocidas para las estadísticas de orden de ciertas distribuciones aleatorias? Particularmente las estadísticas de primer y último orden de una variable aleatoria normal, pero también se agradecería una respuesta más general. Editar: para aclarar, estoy buscando fórmulas aproximadas que puedan evaluarse más o menos explícitamente, no la …
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Supongamos que
¿Cuál es la forma más fácil de ver que la siguiente afirmación es verdadera? Supongamos que Y1,…,Yn∼iidExp(1)Y1,…,Yn∼iidExp(1)Y_1, \dots, Y_n \overset{\text{iid}}{\sim} \text{Exp}(1) . Mostrar ∑ni=1(Yi−Y(1))∼Gamma(n−1,1)∑i=1n(Yi−Y(1))∼Gamma(n−1,1)\sum_{i=1}^{n}(Y_i - Y_{(1)}) \sim \text{Gamma}(n-1, 1) . Y(1)=min1≤i≤nYiY(1)=min1≤i≤nYiY_{(1)} = \min\limits_{1 \leq i \leq n}Y_i Por , esto significa que f_ {X} (x) = \ dfrac {1} {\ …
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¿Cuál es la intuición detrás de las muestras intercambiables bajo la hipótesis nula?
Las pruebas de permutación (también llamadas prueba de aleatorización, prueba de aleatorización o prueba exacta) son muy útiles y resultan útiles cuando t-testno se cumple el supuesto de distribución normal requerido por ejemplo y cuando se transforman los valores mediante la clasificación de prueba no paramétrica como Mann-Whitney-U-testconduciría a la …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
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¿Puedo reconstruir una distribución normal a partir del tamaño de la muestra y los valores mínimo y máximo? Puedo usar el punto medio para representar la media
Sé que esto podría ser un poco complicado, estadísticamente, pero este es mi problema. Tengo muchos datos de rango, es decir, el tamaño mínimo, máximo y de muestra de una variable. Para algunos de estos datos también tengo una media, pero no muchos. Quiero comparar estos rangos entre sí para …
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¿Estadísticas de pedido (p. Ej., Mínimo) de una colección infinita de variantes de chi-cuadrado?
Esta es mi primera vez aquí, así que avíseme si puedo aclarar mi pregunta de alguna manera (incluido el formato, las etiquetas, etc.). (¡Y espero poder editar más tarde!) Traté de encontrar referencias e intenté resolverme usando la inducción, pero fallé en ambas. Estoy tratando de simplificar una distribución que …
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¿Cuál es la distribución de razón de un espaciado y la media de la muestra?
Sea una muestra de variables aleatorias exponenciales iid con media , y sea las estadísticas de orden de esta muestra. Deje .X1,…,XnX1,…,XnX_1,\dots,X_nββ\betaX(1),…,X(n)X(1),…,X(n)X_{(1)},\dots,X_{(n)}X¯=1n∑ni=1XiX¯=1n∑i=1nXi\bar X = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n X_i DefinirSe puede demostrar que cada también es exponencial, con media .Wi=X(i+1)−X(i) ∀ 1≤i≤n−1.Wi=X(i+1)−X(i) ∀ 1≤i≤n−1.W_i=X_{(i+1)}-X_{(i)}\ \forall\ 1 \leq i \leq n-1\,. WiWiW_iβi=βn−iβi=βn−i\beta_i=\frac{\beta}{n-i} Pregunta: ¿Cómo …
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Encuentra el MVUE único
Esta pregunta es de la Introducción a las estadísticas matemáticas de Robert Hogg, problema 7.4.9 de la sexta versión en la página 388. Deje ser iid con pdf cero en otro lugar, donde .X1,...,XnX1,...,XnX_1,...,X_nf(x;θ)=1/3θ,−θ<x<2θ,f(x;θ)=1/3θ,−θ<x<2θ,f(x;\theta)=1/3\theta,-\theta0 (a) Encuentre el mle deθ^θ^\hat{\theta}θθ\theta (b) ¿Es una estadística suficiente para ? Por qué ?θ^θ^\hat{\theta}θθ\theta (c) …
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La forma más fácil de encontrar ?
Considere 3 muestras de iid extraídas de la distribución uniforme , donde es el parámetro. Quiero encontrar donde es la estadística de orden .u(θ,2θ)u(θ,2θ)u(\theta, 2\theta)θθ\thetaE[X(2)|X(1),X(3)]E[X(2)|X(1),X(3)] \mathbb{E}\left[X_{(2)}| X_{(1)}, X_{(3)}\right] X(i)X(i)X_{(i)}iii Esperaría que el resultado sea Pero la única forma en que puedo mostrar este resultado parece ser también largo, no puedo …
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