প্রশ্ন ট্যাগ «uniform»

উপরে অভিন্ন বিতরণ (অবিচ্ছিন্ন) এর সম্ভাব্যতা ঘনত্ব ফাংশন উপরে দেখানো হয়েছে। বক্ররেখার অধীনে অঞ্চলটি 1 - যা সম্ভাব্য বন্টনে সমস্ত সম্ভাবনার যোগফল 1 হওয়ায় এটি বোধগম্য হয়। সাধারণত, উপরের সম্ভাব্যতা ফাংশন (এফ (এক্স)) হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা যায় [এ, খ] x এর জন্য 1 / (বা) এবং 0 অন্যথায় বিবেচনা করুন …

9 probability  distributions  uniform 

যাক হতে স্বাধীন ও identicallly বিতরণ মান অভিন্ন র্যান্ডম ভেরিয়েবল।X1,…,Xn∼U(0,1)X1,…,Xn∼U(0,1)X_1,\dots,X_n \sim U(0,1) 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] YnYnY_n এর প্রত্যাশা সহজ: 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} বোরিং অংশের জন্য এখন। YnYnY_n প্রয়োগ করতে, আমার …

9 probability  expected-value  uniform  central-limit-theorem  mgf 

কিছু উদ্দেশ্যে, আমাকে "opালু ইউনিফর্ম" বিতরণ থেকে এলোমেলো সংখ্যা (ডেটা) তৈরি করতে হবে। এই বিতরণের "opeাল" কিছু যুক্তিসঙ্গত ব্যবধানে পরিবর্তিত হতে পারে এবং তারপরে আমার বিতরণটি uniformালের উপর ভিত্তি করে ইউনিফর্ম থেকে ত্রিভুজাকারে পরিবর্তিত হওয়া উচিত। এখানে আমার ব্যয়: আসুন এটি সহজ করা যাক এবং থেকে তে ডেটা ফর্ম উত্পন্ন …

9 r  distributions  python  random-generation  uniform 

Consider 3 iid samples drawn from the uniform distribution u(θ,2θ)u(θ,2θ)u(\theta, 2\theta), where θθ\theta is parameter. I want to find E[X(2)|X(1),X(3)]E[X(2)|X(1),X(3)] \mathbb{E}\left[X_{(2)}| X_{(1)}, X_{(3)}\right] where X(i)X(i)X_{(i)} is order statistic iii. I would expect the result to be E[X(2)|X(1),X(3)]=X(1)+X(3)2E[X(2)|X(1),X(3)]=X(1)+X(3)2 \mathbb{E}\left[X_{(2)}| X_{(1)}, X_{(3)}\right] = \frac{X_{(1)}+ X_{(3)}}{2} But the only way I can show …

9 uniform  conditional-expectation  order-statistics 

আমি স্থানাঙ্ক নির্ধারণ করতে হলে এবং যেখানে(এক্স1,ওয়াই1)(X1,Y1)(X_{1},Y_{1})(এক্স2,ওয়াই2)(X2,Y2)(X_{2},Y_{2}) এক্স1,এক্স2∼ ইউনিফ ( 0 , 30 ) এবং ওয়াই1,ওয়াই2~ 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). আমি তাদের মধ্যে দূরত্বের প্রত্যাশিত মানটি কীভাবে খুঁজে পাব? আমি ভাবছিলাম, যেহেতু দূরত্বটি (এক্স1-এক্স2)2+ (ওয়াই1-ওয়াই2)2-------------------√)(X1−X2)2+(Y1−Y2)2)\sqrt{(X_{1}-X_{2})^{2} + (Y_{1}-Y_{2})^{2}}) প্রত্যাশিত মানটি …

9 expected-value  uniform  distance 

ধরে নিচ্ছি আমার কাছে মাত্রাগুলির সাথে একটি ডেটা সেট রয়েছে (যেমন ) যাতে প্রতিটি মাত্রা iid (বিকল্পভাবে, প্রতিটি মাত্রা ) এবং এর থেকে একে অপরকে.ঘddঘ= 20d=20d=20এক্সআমি। ইউ[ 0 ; 1 ]Xi∼U[0;1]X_i \sim U[0;1]এক্সআমি। এন[ 0 ; 1 ]Xi∼N[0;1]X_i \sim \mathcal N[0;1] এখন আমি এই ডেটাসেট থেকে একটি এলোমেলো বস্তু আঁক …

9 normal-distribution  uniform  eigenvalues 

আমি আমার থিসিসের জন্য একটি সমস্যার সমাধান করার চেষ্টা করছি এবং এটি কীভাবে করব তা আমি দেখতে পাচ্ছি না। আমার 4 টি পর্যবেক্ষণ এলোমেলোভাবে একটি ইউনিফর্ম বিতরণ থেকে নেওয়া হয়েছে । আমি সম্ভাব্যতা গনা চাই যে । হ'ল আইথ অর্ডারের পরিসংখ্যান (আমি অর্ডারটি পরিসংখ্যান হিসাবে নিই যাতে আমার পর্যবেক্ষণগুলি ছোট …

9 probability  uniform  order-statistics