Preguntas etiquetadas con probability

¿Cómo puede, por ejemplo, la distribución Gamma divergir cerca de cero (para un conjunto apropiado de parámetros de escala y forma, digamos forma y escala ), y aún así tener su área igual a uno?=0.1=0.1=0.1=10=10=10 Según tengo entendido, el área de una distribución de densidad de probabilidad siempre debe ser …

8 probability  distributions 

¿Cómo calcular el intervalo de confianza exacto para el tercer momento de distribución normal ?norte( a ,σ2)N(a,σ2)N(a, \sigma^2)

8 probability  normal-distribution  mathematical-statistics  confidence-interval 

¿Cómo puedo calcular la varianza de p derivada de una distribución binomial? Digamos que lanzo monedas y obtengo k cabezas. Puedo estimar p como k / n, pero ¿cómo puedo calcular la varianza en esa estimación? Estoy interesado en esto para poder controlar la varianza en mis estimaciones de relación …

8 probability  variance  binomial 

Sea un espacio de probabilidad. Conjetura:(Ω,F,P)(Ω,F,P)(\Omega, \mathscr F, \mathbb P) Supongamos que tenemos eventos st , o . Existe una secuencia independiente de eventos stA1,A2,...A1,A2,...A_1, A_2, ...∀ A∈⋂nσ(An,An+1,...)∀ A∈⋂nσ(An,An+1,...)\forall \ A \in \bigcap_n \sigma(A_n, A_{n+1}, ...)P(A)=0P(A)=0P(A) = 0111B1,B2,...B1,B2,...B_1, B_2, ... τAn:=⋂nσ(An,An+1,...)=⋂nσ(Bn,Bn+1,...):=τBnτAn:=⋂nσ(An,An+1,...)=⋂nσ(Bn,Bn+1,...):=τBn\tau_{A_n} := \bigcap_n \sigma(A_n, A_{n+1}, ...) = \bigcap_n \sigma(B_n, B_{n+1}, …

8 probability  independence  non-independent  asymptotics 

No entiendo por qué no puedo simplemente agregar 1.5 desviaciones estándar para obtener la respuesta. Si 1 desviación estándar es 10 kg y la media es 400 kg, entonces 415 kg es 1,5 desviaciones estándar. Entonces lo calculé así: .3413 + ((.4772-.3413)/2) = 0.40925 Esta ecuación toma la mitad de …

8 probability  normal-distribution  standard-deviation 

Me han dicho que un evento es solo una variable aleatoria que se ha asignado, y que las variables aleatorias son una generalización de eventos. Sin embargo, no puedo relacionar eso con la definición de un evento como un subconjunto del espacio muestral . Además, un evento puede ocurrir o …

8 probability  distributions  conditional-probability  random-variable 

Suponer que XXX tiene la distribución beta Beta(1,K−1)(1,K−1)(1,K-1) y YYY sigue un chi-cuadrado con 2K2K2Kgrados Además, suponemos queXXX y YYY son independientes ¿Cuál es la distribución del producto? Z=XYZ=XYZ=XY . Actualizar mi intento: fZ=∫y=+∞y=−∞1|y|fY(y)fX(zy)dy=∫+∞01B(1,K−1)2KΓ(K)1yyK−1e−y/2(1−z/y)K−2dy=1B(1,K−1)2KΓ(K)∫+∞0e−y/2(y−z)K−2dy=1B(1,K−1)2KΓ(K)[−2K−1e−z/2Γ(K−1,y−z2)]∞0=2K−1B(1,K−1)2KΓ(K)e−z/2Γ(K−1,−z/2)fZ=∫y=−∞y=+∞1|y|fY(y)fX(zy)dy=∫0+∞1B(1,K−1)2KΓ(K)1yyK−1e−y/2(1−z/y)K−2dy=1B(1,K−1)2KΓ(K)∫0+∞e−y/2(y−z)K−2dy=1B(1,K−1)2KΓ(K)[−2K−1e−z/2Γ(K−1,y−z2)]0∞=2K−1B(1,K−1)2KΓ(K)e−z/2Γ(K−1,−z/2)\begin{align} f_Z &= \int_{y=-\infty}^{y=+\infty}\frac{1}{|y|}f_Y(y) f_X \left (\frac{z}{y} \right ) dy \\ &= \int_{0}^{+\infty} \frac{1}{B(1,K-1)2^K \Gamma(K)} \frac{1}{y} y^{K-1} …

8 probability  self-study  distributions  random-variable  beta-distribution 

Me pregunto si mostrar que el límite: donde \ overline {F} = 1-F es la función de distribución de cola, \ overline {F} (x) = 1 − F (x) , donde F es la función de distribución acumulativalimx→∞xF¯¯¯¯(x)=0limx→∞xF¯(x)=0 \lim_{x \to \infty} x\overline{F}(x) =0 F¯¯¯¯=1−FF¯=1−F\overline{F} =1-FF¯¯¯¯(x)=1−F(x)F¯(x)=1−F(x)\overline{F}(x)=1−F(x)FFF Como x→∞x→∞x \to \infty , …

8 probability  cdf 

Actualmente estoy leyendo un artículo que afirma que el coeficiente de correlación para una distribución uniforme en el interior de una elipse fX,Y(x,y)={constant0if (x,y) inside the ellipseotherwisefX,Y(x,y)={constantif (x,y) inside the ellipse0otherwisef_{X,Y} (x,y) = \begin{cases}\text{constant} & \text{if} \ (x,y) \ \text{inside the ellipse} \\ 0 & \text{otherwise} \end{cases} es dado por …

8 probability  self-study  distributions  correlation  uniform 

Lo siguiente es una derivación de una densidad de un trabajo que estoy estudiando actualmente. Perdón por la mala calidad, es un documento bastante viejo. Necesito aclarar queRRR tiene la densidad exponencial estándar en ( 0 , ∞ )(0,∞)(0,\infty), UUU es uniforme en ( 0 , 1 )(0,1)(0,1)y son independientes …

8 probability  self-study  distributions  conditional-probability  cdf 

He estado tratando de encontrar el valor esperado de una función de una variable aleatoria con una distribución de Dirichlet integrando su producto con la función de densidad de Dirichlet sobre un simplex en R. Para verificar que estaba aplicando la función correcta en R, intenté integrar la función de …

8 probability  distributions  dirichlet-distribution 

Ejercicio: hay un dado de 6 caras y una moneda sesgada que tiene una probabilidad p> 0 de aparecer cara en cada lanzamiento. El dado se lanza infinitamente a menudo, y cada vez que tira un 6, arroja la moneda. Demuestre que con probabilidad 1, arroja "cabezas" infinitamente a menudo. …

8 probability  self-study  proof  theory 

Estoy interesado en comprender la diferencia entre la "probabilidad" de un evento aleatorio con una probabilidad particular de que ocurra la probabilidad exacta de que se diga que es probable. es decir, si un evento tiene una probabilidad de 1 en 10000, ¿cuál es la probabilidad de que en 10000 …

8 probability  likelihood 

La probabilidad de un evento es el cociente de la probabilidad del evento.UNAUNAAy su complemento; es decir p / ( 1 - p )pags/ /(1-pags)p/(1-p), Si p = P( A )pags=PAGS(UNA)p = P(A). ¿Hay un nombre para este término? p ( 1 - p )pags(1-pags)p(1-p)? (También a veces aparece comop …

8 probability  terminology 

Supongamos que tenemos un alfabeto que contiene m+1m+1m+1 símbolos, {a,b,c,d,e,...,$}{a,b,c,d,e,...,$}\{a, b, c, d, e,..., \$\}, dónde p=Pr(a)=Pr(b)=⋯p=Pr(a)=Pr(b)=⋯p = \Pr(a) = \Pr(b) =\cdots, y Pr($)=1−(Pr(a)+Pr(b)+⋯)=1−mpPr($)=1−(Pr(a)+Pr(b)+⋯)=1−mp\Pr(\$) = 1 - (\Pr(a)+\Pr(b)+\cdots)=1-mp . Para una cadena aleatoria de longitud nnn , ¿cuál es la probabilidad de que las letras a,b,c,...a,b,c,...{a, b, c, ...} (sin …

8 probability  combinatorics