প্রশ্ন ট্যাগ «central-limit-theorem»

কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধতা তত্ত্ব সম্পর্কে প্রশ্নের জন্য, যা বলেছে: "কিছু শর্ত দেওয়া হয়েছে, যথেষ্ট পরিমাণে স্বতন্ত্র র্যান্ডম ভেরিয়েবলগুলির পুনরাবৃত্তির গড়, যার প্রতিটি একটি সংজ্ঞায়িত গড় এবং ভাল-সংজ্ঞায়িত বৈকল্পিক, প্রায় সাধারণত বিতরণ করা হবে" " (উইকিপিডিয়া)

1
টি-পরীক্ষার জন্য "প্রায় সাধারণ" এর মূল্যায়ন
আমি ওয়েলচের টি-টেস্ট ব্যবহার করে অর্থের সমতাটি পরীক্ষা করছি। অন্তর্নিহিত বন্টন (একটি সম্পর্কিত আলোচনায় আরও উদাহরণ চেয়ে স্কিউ স্বাভাবিক থেকে অনেক দূরে এখানে )। আমি আরও ডেটা পেতে পারি তবে কী পরিমাণে তা করা উচিত তা নির্ধারণের কিছু নীতিগত উপায় চাই। নমুনা বিতরণ গ্রহণযোগ্য কিনা তা নির্ধারণের জন্য কি কোনও …

1
কেন কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ উপপাদ্য একক নমুনা নিয়ে কাজ করে?
আমাকে সবসময় শিখানো হয়েছে যে আপনি যখন নমুনাটি বারবার ব্যবহার করেন তখন প্রতিটি নমুনা যথেষ্ট পরিমাণে বড় হয় সিএলটি কাজ করে। উদাহরণস্বরূপ, কল্পনা করুন আমার এক হাজার নাগরিকের দেশ রয়েছে। সিএলটি সম্পর্কে আমার ধারণাটি হ'ল এমনকি যদি তাদের উচ্চতা বিতরণ স্বাভাবিক না হয় তবে আমি যদি 50 জন লোকের 1000 …

2
কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধতা উপপাদ্যের কারণে * সাধারণত নয় এমন কোনও পরিবর্তনীয় সাধারণত বিতরণ করার কোনও উদাহরণ রয়েছে কি?
আপনি সিএলটি না শিখলে সাধারণ বিতরণটি অপ্রচলিত মনে হয়, যা এটি বাস্তব জীবনে কেন এতটা প্রচলিত তা ব্যাখ্যা করে। তবে কি কখনও কিছু পরিমাণে "প্রাকৃতিক" বিতরণ হিসাবে উত্থিত হয়?

1
কৌচি ব্যতীত অন্য কোনও বিতরণ আছে যার জন্য একটি নমুনার পাটিগণিত গড় একই বন্টন অনুসরণ করে?
যদি এক্সএক্সX কোনও কাচির বিতরণ অনুসরণ করে তবে ঠিক একই বন্টনকে অনুসরণ করে ; দেখতে এই থ্রেড ।ওয়াই= এক্স¯= 1এনΣএনi = 1এক্সআমিওয়াই=এক্স¯=1এনΣআমি=1এনএক্সআমিY = \bar{X} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n X_iএক্সএক্সX এই সম্পত্তি একটি নাম আছে? অন্য কোন বিতরণ আছে যার জন্য এটি সত্য? সম্পাদনা এই প্রশ্ন জিজ্ঞাসার আরেকটি উপায়: সম্ভাব্যতা ঘনত্ব সহ …

1
চতুষ্কোণ রূপের এ্যাসিম্পোটিক স্বাভাবিকতা
পিxx\mathbf{x} থেকে আঁকা এলোমেলো ভেক্টর হতে দিন । একটি নমুনা বিবেচনা করুন { x i } n i = 1 i । i । d । ~ পি । ˉ x n : = 1 নির্ধারণ করুনPPP{xi}ni=1∼i.i.d.P{xi}i=1n∼i.i.d.P\{ \mathbf{x}_i \}_{i=1}^n \stackrel{i.i.d.}{\sim} Px¯n:=1n∑ni=1xix¯n:=1n∑i=1nxi\bar{\mathbf{x}}_n := \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n \mathbf{x}_i, আর সি :=1C^:=1n∑ni=1(xi−x¯n)(xi−x¯n)⊤C^:=1n∑i=1n(xi−x¯n)(xi−x¯n)⊤\hat{C} := \frac{1}{n} …

2
কেন্দ্রীয় সীমা তাত্ত্বিক প্রমাণ বৈশিষ্ট্যযুক্ত ফাংশন ব্যবহার না করে
সিএলটি এর কোনও প্রমাণ আছে যে বৈশিষ্ট্যযুক্ত ফাংশন, সহজ পদ্ধতি ব্যবহার না করে? হতে পারে টিখোমিরভ বা স্টেইনের পদ্ধতিগুলি? কিছু কিছু স্বয়ংসম্পূর্ণ আপনি কোনও বিশ্ববিদ্যালয়ের শিক্ষার্থীকে (গণিত বা পদার্থবিজ্ঞানের প্রথম বর্ষ) ব্যাখ্যা করতে পারেন এবং এক পৃষ্ঠার চেয়ে কম নিচ্ছেন?

3
তবুও আরেকটি কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ তাত্ত্বিক প্রশ্ন
যাক সঙ্গে স্বাধীন বের্নুলির র্যান্ডম ভেরিয়েবল একটা ক্রম হতে সেট দেখান যে distribution স্ট্যান্ডার্ড স্বাভাবিক ভেরিয়েবল তে বিতরণে রূপান্তরিত হয় কারণ অসীমের দিকে ঝোঁক।পি { এক্স ট = 1 } = 1 - পি { এক্স ট = 0 } = 1{Xn:n≥1}{Xn:n≥1}\{X_n:n\ge1\}এসএন= এন ∑ কে=1(এক্সকে-1P{Xk=1}=1−P{Xk=0}=1k.P{Xk=1}=1−P{Xk=0}=1k.P\{X_k=1\}=1-P\{X_k=0\}=\frac{1}{k}. এসএনSn=∑k=1n(Xk−1k), B2n=∑k=1nk−1k2Sn=∑k=1n(Xk−1k), Bn2=∑k=1nk−1k2S_n=\sum^{n}_{k=1}\left(X_k-\frac{1}{k}\right), \ B_n^2=\sum^{n}_{k=1}\frac{k-1}{k^2} …

3
পদগুলির মধ্যে কতটি অর্ধেক মোট যোগ করুন?
বিবেচনা করুন যেখানে আইআইডি এবং সিএলটি হোল্ড করে। মোট বড় অঙ্কের অর্ধেক যোগ করে সবচেয়ে বড় পদগুলি কতটি? উদাহরণস্বরূপ, 10 + 9 + 8 (10 + 9 + 8 + 1) / 2: পদগুলির 30% মোটের প্রায় অর্ধেক পৌঁছে যায়।এক্স 1 , … , এক্স এন ≈ …∑Ni=1|Xi|∑i=1N|Xi|\sum_{i=1}^N |X_i|X1,…,XNX1,…,XNX_1, \ldots, …

1
আইআইডি র্যান্ডম ভেরিয়েবলের যোগফলগুলির বর্গমূলের জন্য কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ তত্ত্ব ore
গণিত.স্ট্যাকেক্সেক্সচেঞ্জের একটি প্রশ্নের দ্বারা উত্সাহিত , এবং এটি উত্সর্গীয়ভাবে অনুসন্ধান করে আমি আইড র্যান্ডম ভেরিয়েবলগুলির যোগফলের বর্গমূলের নীচের বিবৃতিটি সম্পর্কে ভাবছি। ধরা যাক আইডি এলোমেলো ভেরিয়েবলের সাথে সীমাবদ্ধ নন-শূন্যের সাথে গড় μ এবং বৈকল্পিক σ 2 , এবং Y = n ∑ i = 1 এক্স i । কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ …

3
তথ্য তাত্ত্বিক কেন্দ্রীয় সীমা তত্ত্ব
তাত্ত্বিক সিএলটি তথ্যের সহজতম রূপটি নিম্নলিখিত: গড় এবং বৈকল্পিক সহ যাক । কে অঙ্কের ঘনত্ব হতে হবে এবং মানক গাউসিয়ান ঘনত্ব হতে পারে। তারপরে তথ্য তাত্ত্বিক সিএলটি বলেছে যে, যদি কিছু n এর জন্য সীমাবদ্ধ হয় , তবে ডি (f_n \ | \ phi) \ থেকে 0 হিসাবে এন \ …

1
এর MLE হয়
ধরুন (X,Y)(X,Y)(X,Y) এর পিডিএফ আছে fθ(x,y)=e−(x/θ+θy)1x>0,y>0,θ>0fθ(x,y)=e−(x/θ+θy)1x>0,y>0,θ>0f_{\theta}(x,y)=e^{-(x/\theta+\theta y)}\mathbf1_{x>0,y>0}\quad,\,\theta>0 নমুনা ঘনত্ব (X,Y)=(Xi,Yi)1≤i≤n(X,Y)=(Xi,Yi)1≤i≤n(\mathbf X,\mathbf Y)=(X_i,Y_i)_{1\le i\le n} এই নতুন জনগোষ্ঠীতে থেকে টানা তাই হয় gθ(x,y)=∏i=1nfθ(xi,yi)=exp[−∑i=1n(xiθ+θyi)]1x1,…,xn,y1,…,yn>0=exp[−nx¯θ−θny¯]1x(1),y(1)>0,θ>0gθ(x,y)=∏i=1nfθ(xi,yi)=exp⁡[−∑i=1n(xiθ+θyi)]1x1,…,xn,y1,…,yn>0=exp⁡[−nx¯θ−θny¯]1x(1),y(1)>0,θ>0\begin{align} g_{\theta}(\mathbf x,\mathbf y)&=\prod_{i=1}^n f_{\theta}(x_i,y_i) \\&=\exp\left[{-\sum_{i=1}^n\left(\frac{x_i}{\theta}+\theta y_i\right)}\right]\mathbf1_{x_1,\ldots,x_n,y_1,\ldots,y_n>0} \\&=\exp\left[-\frac{n\bar x}{\theta}-\theta n\bar y\right]\mathbf1_{x_{(1)},y_{(1)}>0}\quad,\,\theta>0 \end{align} সর্বোচ্চ সম্ভাবনা মূল্নির্ধারক θθ\theta যেমন আহরিত হতে পারে θ^(X,Y)=X¯¯¯¯Y¯¯¯¯−−−√θ^(X,Y)=X¯Y¯\hat\theta(\mathbf X,\mathbf Y)=\sqrt\frac{\overline X}{\overline Y} আমি জানতে চাই যে …

3
সিএলটি-তে, কেন ?
এমন বিতরণ থেকে স্বতন্ত্র পর্যবেক্ষণ হওয়া যাক the মিউ এবং বৈকল্পিক \ সিগমা ^ 2 &lt;\ ইনফটি , যখন এন \ রাইটারো \ ইনফটি , μ σ 2 &lt; ∞ n → →X1,...,XnX1,...,XnX_1,...,X_nμμ\muσ2&lt;∞σ2&lt;∞\sigma^2 < \inftyn→∞n→∞n \rightarrow \infty এন--√এক্স¯এন- μσ। এন( 0 , 1 ) ।এনএক্স¯এন-μσ→এন(0,1)।\sqrt{n}\frac{\bar{X}_n-\mu}{\sigma} \rightarrow N(0,1). এটি কেন that …

1
দুটি নমুনা চি স্কোয়ার পরীক্ষা
এই প্রশ্নটি ভ্যান ডের ভার্টের অ্যাসিম্পটোটিক স্ট্যাটিস্টিকস বই থেকে প্রকাশিত, পৃষ্ঠা: 253. # 3: ধরুন যে এবং প্যারামিটারগুলির এবং সহ স্বাধীন ভেক্টর । নাল অনুমানের অধীনে যে দেখায়ওয়াই এন (এম, এ 1 ,…, এ কে )(এন, বি 1 ,…, বি কে ) এ i = বি iXmXm\mathbf{X}_mYnYn\mathbf{Y}_n(m,a1,…,ak)(m,a1,…,ak)(m,a_1,\ldots,a_k)(n,b1,…,bk)(n,b1,…,bk)(n,b_1,\ldots,b_k)ai=biai=bia_i=b_i ∑i=1k(Xm,i−mc^i)2mc^i+∑i=1k(Yn,i−nc^i)2nc^i∑i=1k(Xm,i−mc^i)2mc^i+∑i=1k(Yn,i−nc^i)2nc^i\sum_{i=1}^k \dfrac{(X_{m,i} - …

1
এমন কোনও উপপাদ্য রয়েছে যা বলে যে distribution অনন্ততায় যাওয়ার সাথে সাথে বিতরণে রূপান্তরিত হয় ?
যাক হতে কোনো সংজ্ঞায়িত গড় সঙ্গে বন্টন এবং স্ট্যানডার্ড ডেভিয়েশন । কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধতা উপপাদ্যটি বলে যে distribution বিতরণকে একটি আদর্শ সাধারণ বিতরণে রূপান্তর করে। যদি আমরা sample নমুনা স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি দ্বারা প্রতিস্থাপন করি তবে এমন কোনও উপপাদ রয়েছে যা distribution বিতরণে টি-বিতরণে রূপান্তর করে? যেহেতু বড়XXXμμ\muσσ\sigman−−√X¯−μσnX¯−μσ \sqrt{n}\frac{\bar{X} - \mu}{\sigma} σσ\sigmaSSSn−−√X¯−μSnX¯−μS …

2
যখন ভেরিয়েবলগুলি নিখুঁত সমসাময়িক নির্ভরতা প্রদর্শন করে তখন বহুবিধ কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধতা উপপাদ্য (সিএলটি) ধারণ করে?
Xi∽iidN(0,1)Xi∽iidN(0,1)X_i \overset{iid}{\backsim} \mathcal{N}(0, 1)i=1,...,ni=1,...,ni = 1, ..., nSn=1n∑i=1nXiSn=1n∑i=1nXi\begin{equation} S_n = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n X_i \end{equation}Tn=1n∑i=1n(X2i−1)Tn=1n∑i=1n(Xi2−1)\begin{equation} T_n = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n (X_i^2 - 1) \end{equation} SnSnS_nTnTnT_nn=1n=1n = 1n−−√SnnSn\sqrt{n} S_nn−−√TnnTn\sqrt{n} T_nn→∞n→∞n \rightarrow \infty প্রেরণা: প্রশ্নের জন্য আমার প্রেরণা যে এটি মতানুযায়ী থেকে ডালপালা বিজোড় (কিন্তু বিস্ময়কর) যে এবং পুরোপুরি নির্ভরশীল যখন হয় , এখনো …

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.