প্রশ্ন ট্যাগ «joint-distribution»

3
2 টি স্বাধীন ইভেন্টের যৌথ সম্ভাবনাটি শূন্যের সমান হওয়া উচিত নয়?
যদি যৌথ সম্ভাবনাটি 2 ইভেন্টের ছেদ হয় তবে 2 টি স্বতন্ত্র ঘটনার যৌথ সম্ভাবনা শূন্য হওয়া উচিত না কারণ তারা একে অপরকে ছেদ করে না? আমি বিভ্রান্ত

1
কোপুলার ঘনত্বের জন্য উপরের সীমানা?
Fréchet-Hoeffding উপরের আবদ্ধ যোজক পদ বণ্টনের ফাংশনে প্রযোজ্য এবং এটা দেওয়া হয় C(u1,...,ud)≤min{u1,..,ud}.C(u1,...,ud)≤min{u1,..,ud}.C(u_1,...,u_d)\leq \min\{u_1,..,u_d\}. সিডিএফের পরিবর্তে কোপুলার ঘনত্ব সি (u_1, ..., u_d) এর উপরের আবদ্ধ (অর্থে প্রান্তিক ঘনত্বের উপর নির্ভর করে) এমন কি আছে c(u1,...,ud)c(u1,...,ud)c(u_1,...,u_d)? যে কোনও রেফারেন্স প্রশংসিত হবে।

5
'যৌথ বিতরণ' এবং 'মাল্টিভারিয়েট ডিস্ট্রিবিউশন' পদগুলির মধ্যে পার্থক্য?
আমি এমন একটি দর্শকের জন্য 'যৌথ সম্ভাব্যতা বিতরণ' ব্যবহার করার বিষয়ে লিখছি যা 'মাল্টিভারিয়েট ডিস্ট্রিবিউশন' বোঝার সম্ভাবনা বেশি তাই আমি পরে ব্যবহার করার বিষয়ে বিবেচনা করছি। যাইহোক, আমি এটি করার সময় অর্থটি আলগা করতে চাই না। উইকিপিডিয়া মনে হয় যে এটি প্রতিশব্দ। তারা কি? তা না হলে কেন?

3
কেবলমাত্র প্রান্তিক গণনা দেওয়া যৌথ বিতরণের সর্বাধিক সম্ভাবনা অনুমানকারী
যাক পিx , ypx,yp_{x,y} দুই শ্রেণীগত ভেরিয়েবল একটি যৌথ বন্টন হতে এক্স, YX,YX,Y , সঙ্গে x , y∈ { 1 , ... , কে}x,y∈{1,…,K}x,y\in\{1,\ldots,K\} । বলুন নমুনা এই ডিস্ট্রিবিউশন থেকে টানা হয়েছে, কিন্তু আমরা শুধু যথা জন্য প্রান্তিক গন্য দেওয়া হয়, :জ = 1 , … , কেএনnnj = 1 …

1
স্বাধীনতার জন্য যৌথ এমজিএফ-এ প্রয়োজনীয় এবং পর্যাপ্ত শর্ত
ধরুন সিডিএফ সাথে একটি যৌথ বিতরণের জন্য আমার একটি যৌথ মুহূর্ত উত্পন্ন ফাংশন । কি উভয় একটি প্রয়োজনীয় এবং যথেষ্ট স্বাধীনতা জন্য শর্ত এবং ? আমি কয়েকটি পাঠ্যপুস্তক পরীক্ষা করেছি, যা কেবলমাত্র প্রয়োজনীয়তার উল্লেখ করেছে :F X , Y ( x , y ) M X , Y ( s …

1
মাল্টি-ভেরিয়েবল নির্ভরতার সাথে যৌথ বিতরণ থেকে প্রান্তিক বিতরণ কীভাবে পাওয়া যায়?
আমার পাঠ্যপুস্তকের একটি সমস্যা নিম্নরূপে তুলে ধরা হয়েছে। একটি দ্বিমাত্রিক স্টোকাস্টিক অবিচ্ছিন্ন ভেক্টরের নিম্নলিখিত ঘনত্বের কার্য রয়েছে: fX,Y(x,y)={15xy20if 0 &lt; x &lt; 1 and 0 &lt; y &lt; xotherwisefX,Y(x,y)={15xy2if 0 &lt; x &lt; 1 and 0 &lt; y &lt; x0otherwise f_{X,Y}(x,y)= \begin{cases} 15xy^2 & \text{if 0 < x < 1 …

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 …

1
প্রত্যাশিত ইভেন্টগুলি কীভাবে পর্যবেক্ষণ করা যায়?
ধরুন আমার কাছে 4 টি সম্ভাব্য ইভেন্টের ফ্রিকোয়েন্সিগুলির একটি নমুনা রয়েছে: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 এবং আমার ঘটনার প্রত্যাশিত সম্ভাবনা রয়েছে: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 আমার চারটি ইভেন্টের পর্যবেক্ষণের ফ্রিকোয়েন্সিগুলির যোগফলের সাথে (18) আমি …
9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 
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.