Preguntas etiquetadas con uniform

La distribución uniforme describe una variable aleatoria que es igualmente probable que tome cualquier valor en su espacio muestral.

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Modelo de historial de eventos en tiempo discreto (supervivencia) en R
Estoy tratando de ajustar un modelo de tiempo discreto en R, pero no estoy seguro de cómo hacerlo. He leído que puede organizar la variable dependiente en diferentes filas, una para cada observación de tiempo, y usar la glmfunción con un enlace logit o cloglog. En este sentido, tengo tres …
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Expectativa de la raíz cuadrada de la suma de variables aleatorias uniformes al cuadrado independientes
Deje que X1,…,Xn∼U(0,1)X1,…,Xn∼U(0,1)X_1,\dots,X_n \sim U(0,1) sea independiente y identicallly distribuido variables aleatorias uniformes estándar. Let Yn=∑inX2iI seek: E[Yn−−√]Let Yn=∑inXi2I seek: E[Yn]\text{Let }\quad Y_n=\sum_i^nX_i^2 \quad \quad \text{I seek: } \quad \mathbb{E}\big[\sqrt{Y_n } \big] La expectativa de es fácil:YnYnY_n E[X2]E[Yn]=∫10y2y√=13=E[∑inX2i]=∑inE[X2i]=n3E[X2]=∫01y2y=13E[Yn]=E[∑inXi2]=∑inE[Xi2]=n3\begin{align} \mathbb{E}\left[X^2\right] &=\int_0^1\frac{y}{2\sqrt{y}}=\frac{1}{3}\\ \mathbb{E}\left[Y_n\right] &=\mathbb{E}\left[\sum_i^nX_i^2\right] = \sum_i^n\mathbb{E}\left[X_i^2\right]=\frac{n}{3} \end{align} Ahora para la parte aburrida. …

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Genere números aleatorios a partir de "distribución uniforme inclinada" a partir de la teoría matemática
Para algún propósito, necesito generar números aleatorios (datos) de la distribución "uniforme inclinado". La "pendiente" de esta distribución puede variar en un intervalo razonable, y luego mi distribución debería cambiar de uniforme a triangular en función de la pendiente. Aquí está mi derivación: Hagámoslo simple y generemos datos de a …

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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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¿Cómo encontrar la distancia esperada entre dos puntos distribuidos uniformemente?
Si tuviera que definir las coordenadas y donde( X 2 , Y 2 )(X1,Y1)(X1,Y1)(X_{1},Y_{1})(X2,Y2)(X2,Y2)(X_{2},Y_{2}) X1,X2∼Unif(0,30) and Y1,Y2∼Unif(0,40).X1,X2∼Unif(0,30) and Y1,Y2∼Unif(0,40).X_{1},X_{2} \sim \text{Unif}(0,30)\text{ and }Y_{1},Y_{2} \sim \text{Unif}(0,40). ¿Cómo encontraría el valor esperado de la distancia entre ellos? Estaba pensando, ya que la distancia se calcula por (X1−X2)2+(Y1−Y2)2−−−−−−−−−−−−−−−−−−−√)(X1−X2)2+(Y1−Y2)2)\sqrt{(X_{1}-X_{2})^{2} + (Y_{1}-Y_{2})^{2}}) sería el valor …



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Distribución condicional de variable aleatoria uniforme dada estadística de orden
Tengo la siguiente pregunta a mano: Supongamos que son variables aleatorias iid que siguen a Unif . ¿Cuál es la distribución condicional de dada ?U,VU,VU,V(0,1)(0,1)(0,1)UUUZ:=max(U,V)Z:=max(U,V)Z:=\max(U,V) Traté de escribir Z=I⋅V+(1−I)⋅UZ=I⋅V+(1−I)⋅UZ=\Bbb{I}\cdot V+(1-\Bbb{I})\cdot U donde I={10U<VU>VI={1U<V0U>V\Bbb{I}=\begin{cases}1&U;V\end{cases} Pero no estoy llegando a ninguna parte.

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¿Podemos hacer que la distribución de Irwin-Hall sea más general?
Necesito encontrar una clase de distribución simétrica de baja curtosis, que incluya la distribución gaussiana uniforme, triangular y normal. La distribución de Irwin-Hall (suma del uniforme estándar) ofrece esta característica, pero no trata las órdenes enteras . Sin embargo, si simplemente resume de manera independiente, por ejemplo, 2 uniformes estándar …

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Generando uniformes discretos a partir de lanzamientos de monedas
Supongamos que tiene una moneda justa que puede lanzar tantas veces como desee (posiblemente infinitamente contable). ¿Es posible generar la distribución uniforme discreta en , donde(1,2,...,k)(1,2,...,k)(1,2,...,k)kkk NO es una potencia de 2? ¿Como lo harias? Si esto es demasiado general, responder k=3k=3k=3 probablemente sería lo suficientemente interesante.


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Expectativa condicional de variables aleatorias uniformes según estadísticas de orden
Suponga que X = ~ , donde .(X1,...,Xn)(X1,...,Xn)(X_1, ..., X_n)U(θ,2θ)U(θ,2θ)U(\theta, 2\theta)θ∈R+θ∈R+\theta \in \Bbb{R}^+ ¿Cómo se calcula la expectativa condicional de E[X1|X(1),X(n)]E[X1|X(1),X(n)]E[X_1|X_{(1)},X_{(n)}], dónde X(1)X(1)X_{(1)} y X(n)X(n)X_{(n)} Cuáles son las estadísticas de pedido más pequeñas y más grandes respectivamente? Mi primer pensamiento sería que, dado que las estadísticas del pedido limitan el …



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