প্রশ্ন ট্যাগ «expected-value»

সমস্যার সমাধান: minmE[|m−X|]minmE[|m−X|] \min_{m} \; E[|m-X|] এক্স এর মিডিয়ান হিসাবে সুপরিচিত XXX, তবে লোকসান ফাংশনটি অন্যান্য পারসেন্টাইলের মতো দেখতে কেমন? উদাহরণস্বরূপ: এক্স এর 25 তম পার্সেন্টাইল এর সমাধান: minmE[L(m,X)]minmE[L(m,X)] \min_{m} \; E[ L(m,X) ] এই ক্ষেত্রে এল কি LLL?

11 expected-value  loss-functions 

যাক X1X1X_1 , X2X2X_2 , ⋯⋯\cdots , Xd∼N(0,1)Xd∼N(0,1)X_d \sim \mathcal{N}(0, 1) ও স্বাধীন হতে। এক্স 4 1 এর প্রত্যাশা কীX41(X21+⋯+X2d)2X14(X12+⋯+Xd2)2\frac{X_1^4}{(X_1^2 + \cdots + X_d^2)^2} ? ই ( এক্স 2 1 ) সন্ধান করা সহজE(X21X21+⋯+X2d)=1dE(X12X12+⋯+Xd2)=1d\mathbb{E}\left(\frac{X_1^2}{X_1^2 + \cdots + X_d^2}\right) = \frac{1}{d} দ্বারা d । তবেএক্স 4 1 এর প্রত্যাশা কীভাবে খুঁজে …

10 probability  self-study  normal-distribution  chi-squared  expected-value 

ধরুন এক্স1, । । । , এক্সএনX1,...,XnX_1,...,X_n থেকে IID হয় এন( μ , σ)2)N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2) দিন এক্স( i )X(i)X_{(i)} বোঝাতে আমিii 'থেকে তম ক্ষুদ্রতম উপাদান এক্স1, । । । , এক্সএনX1,...,XnX_1,...,X_n । মধ্যে পর পর দুটি উপাদানগুলির মধ্যে অনুপাতের সর্বাধিক অনুপাতে কীভাবে একজন উচ্চতর সীমাবদ্ধ করতে সক্ষম হবেন এক্স( i )X(i)X_{(i)}? …

10 expected-value  order-statistics  ratio  maximum 

তাহলে: আমি এই শিক্ষাদীক্ষা যা আমি বুঝতে পারছি না জুড়ে এসেছিল আকারের র্যান্ডম নমুনার এন গড় জনসংখ্যা থেকে নেয়া হয় μ এবং ভ্যারিয়েন্স σ 2 , তারপরX1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1, X_2, ..., X_nμμ\muσ2σ2\sigma^2 X¯=(X1+X2+...+Xn)/nX¯=(X1+X2+...+Xn)/n\bar{X} = (X_1 + X_2 + ... + X_n)/n E(X¯)=E(X1+X2+...+Xn)/n=(1/n)(E(X1)+E(X2)+...+E(Xn))E(X¯)=E(X1+X2+...+Xn)/n=(1/n)(E(X1)+E(X2)+...+E(Xn))E(\bar{X}) = E(X_1 + X_2 + ... + X_n)/n = (1/n)(E(X_1) …

10 random-variable  expected-value  mean  iid 

আমি ভাবছিলাম যেখানে একই আরভিটির কোয়ান্টাইলগুলির ক্রিয়াকলাপ হিসাবে ক্রমাগত র্যান্ডম ভেরিয়েবলের প্রত্যাশিত মান সম্পর্কিত কোনও সাধারণ সূত্র আছে যেখানে আরভি এর প্রত্যাশিত মানটি সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে: এবং quantiles হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়: জন্য ।XXX E(X)=∫xdFX(x)E(X)=∫xdFX(x)E(X) = \int x dF_X(x) QpX={x:FX(x)=p}=F−1X(p)QXp={x:FX(x)=p}=FX−1(p)Q^p_X = \{x : F_X(x) = p \} =F_X^{-1}(p) p∈(0,1)p∈(0,1)p\in(0,1) উদাহরণস্বরূপ …

10 expected-value  quantiles  quantile-regression 

কিছু অবিচ্ছিন্ন র্যান্ডম ভেরিয়েবল এবং সম্পূর্ণ ফাংশন জন্য ফর্মটির একটি প্রত্যাশা নিন (অর্থাত্, রূপান্তরটির ব্যবধানটি পুরো আসল লাইন)E(f(X))E(f(X))E(f(X))XXXf(⋅)f(⋅)f(\cdot) জন্য আমার একটি মুহূর্ত উত্পন্ন ফাংশন রয়েছে এবং তাই সহজেই পূর্ণসংখ্যার মুহুর্তগুলি গণনা করতে পারে। আশেপাশে একটি টেলর সিরিজ ব্যবহার করুন এবং তারপরে প্রত্যাশাটিকে কেন্দ্রীয় মুহুর্তগুলির একটি সিরিজের ক্ষেত্রে প্রয়োগ করুন, = …

10 expected-value  approximation 

আমি কুপন সংগ্রহকারীদের সমস্যায় পড়ে গিয়ে সাধারণীকরণের জন্য একটি সূত্র তৈরির চেষ্টা করছিলাম। তাহলে আছে স্বতন্ত্র বস্তু এবং অন্তত সংগ্রহ করতে চান ট কোনো প্রতিটি কপি মি তাদের (যেখানে মি \ Le এন ), আপনি কত র্যান্ডম বস্তু কিনতে হবে প্রত্যাশা কি ?. সাধারণ কুপন সংগ্রাহক সমস্যাটিতে এম = এন …

10 probability  binomial  expected-value  coupon-collector-problem 

বর্তমানে এটি আটকে আছে, আমি জানি আমার সম্ভবত দ্বিপদী বিতরণের গড় বিচ্যুতিটি ব্যবহার করা উচিত তবে আমি তা বুঝতে পারি না।

10 self-study  binomial  mean  expected-value  proof 

যাক সম্ভাব্যতা স্থান একটি এলোপাতাড়ি ভেরিয়েবলের হতে (\ ওমেগা, \ mathcal বি, পি) .show যে ই (x) = \ sum_ {এন = 1} ^ \ infty পি (এক্স \ Ge ঢ)।X:Ω→NX:Ω→NX:\Omega \to \mathbb N(Ω,B,P)(Ω,B,P)(\Omega,\mathcal B,P)E(X)=∑n=1∞P(X≥n).E(X)=∑n=1∞P(X≥n).E(X)=\sum_{n=1}^\infty P(X\ge n). E(X)E(X)E(X) থেকে আমার সংজ্ঞাটি সমান E(X)=∫ΩXdP.E(X)=∫ΩXdP.E(X)=\int_\Omega X \, dP. ধন্যবাদ।

10 probability  self-study  expected-value 

লজিস্টিক ফাংশন এবং স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি উভয়ই সাধারণত হিসাবে চিহ্নিত করা হয় । আমি ব্যবহার করব এবং স্ট্যানডার্ড ডেভিয়েশন জন্য।σσ\sigmaσ(x)=1/(1+exp(−x))σ(x)=1/(1+exp⁡(−x))\sigma(x) = 1/(1+\exp(-x))sss আমি একটি র্যান্ডম ইনপুট যার গড় সঙ্গে একটি লজিস্টিক স্নায়ুর আছে এবং মানক চ্যুতির আমি জানি। আমি আশা করি কিছু গাউসের আওয়াজের মধ্য দিয়ে পার্থক্যটি ভালভাবে সংহত করা যায়। …

10 distributions  normal-distribution  neural-networks  mathematical-statistics  expected-value 

আমাদের কাছে কার্ডের একটি ডেক রয়েছে । আমরা এটি থেকে কার্ড প্রতিস্থাপনের সাথে এলোমেলোভাবে অঙ্কন করি। পরে প্রত্যাশিত কার্ডগুলি কখনই বাছাই হয় না?এনএনn2 এন2এন2n এই প্রশ্নটি 2.12 ইন সমস্যার 2 অংশ part এম। মিতজেনমেকার এবং ই। উপফাল, সম্ভাবনা এবং কম্পিউটিং: এলোমোডিজ অ্যালগরিদম এবং সম্ভাব্য বিশ্লেষণ , কেমব্রিজ বিশ্ববিদ্যালয় প্রেস, ২০০ …

10 probability  expected-value 

দ্বারা (দুর্বল / শক্তিশালী) বৃহৎ সংখ্যক আইন, কিছু IID নমুনা পয়েন্ট দেওয়া { xআমি∈ আরএন, i = 1 , … , এন}{এক্সআমি∈আরএন,আমি=1,...,এন}\{x_i \in \mathbb{R}^n, i=1,\ldots,N\} কোনো বিতরণের, তাদের নমুনা গড় চ*( { xআমি, i = 1 , … , এন} ) : = 1এনΣএনi = 1এক্সআমিচ*({এক্সআমি,আমি=1,...,এন}): =1এনΣআমি=1এনএক্সআমিf^*(\{x_i, i=1,\ldots,N\}):=\frac{1}{N} \sum_{i=1}^N x_i …

10 estimation  expected-value  law-of-large-numbers 

আমি একটি গবেষণা প্রকল্পে কাজ করছি যা অপ্টিমাইজেশনের সাথে সম্পর্কিত এবং সম্প্রতি এই সেটিংয়ে এমসিসিএম ব্যবহার করার ধারণা ছিল। দুর্ভাগ্যক্রমে, আমি MCMC পদ্ধতিতে মোটামুটি নতুন তাই আমার বেশ কয়েকটি প্রশ্ন ছিল। আমি সমস্যার বর্ণনা দিয়ে এবং তারপর আমার প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করে শুরু করব। আমাদের সমস্যা খরচ ফাংশনের প্রত্যাশিত মান আনুমানিক …

10 sampling  mcmc  matlab  expected-value 

অবিচ্ছিন্ন র্যান্ডম ভেরিয়েবল XXX , E(|X|)E(|X|)E(|X|) সীমাবদ্ধ হলে, limn→∞nP(|X|&gt;n)=0limn→∞nP(|X|&gt;n)=0\lim_{n\to\infty}n P(|X|>n)=0 ? এটি ইন্টারনেটে আমি খুঁজে পেয়েছি এমন একটি সমস্যা, তবে আমি এটি নিশ্চিত করছি না এটি ধারণ করে কিনা। আমি জানি যে nP(|X|&gt;n)&lt;E(|X|)nP(|X|&gt;n)&lt;E(|X|)n P(|X|>n)<E(|X|) মার্কভ বৈষম্য দ্বারা ঝুলিতে, কিন্তু আমি প্রদর্শন করতে পারবে না এটি 0 যায় nnn অনন্ত চলে …

10 probability  expected-value  probability-inequalities 

আমি নিম্নলিখিত সমস্যা আছে: আমার 100 টি অনন্য আইটেম রয়েছে (এন), এবং আমি সেগুলির মধ্যে একবারে (প্রতিস্থাপন সহ) 43 টি (মি) নির্বাচন করছি। আমার প্রত্যাশিত সংখ্যার জন্য সমস্যাগুলি সমাধান করতে হবে (কেবল একবার নির্বাচিত, কে = 1), ডাবলস (ঠিক একবার কে = 2 নির্বাচিত), ট্রিপলস (ঠিক কে = 3), কোয়াডস …

10 probability  expected-value  birthday-paradox