Preguntas etiquetadas con probability-inequalities

Las desigualdades de probabilidad son útiles para delimitar cantidades que de otro modo serían difíciles de calcular. Un concepto relacionado es una desigualdad de concentración, que proporciona específicamente límites sobre qué tan lejos una variable aleatoria se desvía de algún valor.

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Si
Para una variable aleatoria continua XXX , si mi( | XEl | )E(|X|)E(|X|) es finito, ¿es limn → ∞n P( | XEl | >n)=0limn→∞nP(|X|>n)=0\lim_{n\to\infty}n P(|X|>n)=0 ? Este es un problema que encontré en Internet, pero no estoy seguro de si es válido o no. Sé que n P( | XEl …
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Lo que es más alto, o
Así que tuve una prueba de probabilidad y realmente no pude responder esta pregunta. Simplemente preguntó algo como esto: "Teniendo en cuenta que es una variable aleatoria, 0 , use la desigualdad correcta para demostrar qué es mayor o igual, E (X ^ 2) ^ 3 o E (X ^ …
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Encuentra distribución y transforma a distribución normal
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 
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