Eu estava lendo esta pergunta e pensei em simular a quantidade necessária. O problema é o seguinte: Se e são normais normais, o que é ? Então, eu quero simular . (para um valor escolhido de )B E ( A 2 | A + B ) E ( A 2 | A + B ) A + BUMAAABBBE( A2| A+B)E(A2|A+B)E(A^2|A+B)E( A2|...
Faz ? Além disso, o que dizer de Estou confuso com as relações. Parece intuitivamente ser o caso. Se estiver correto, como eu o provo matematicamente. Eu pesquisei neste site e em outros lugares ...E [ E ( X | Y = y ) | Z = z ] = E [ X | Y = y , Z = z ]E[ E( X| Y) | Z] = E[ X| Y,...
Encontrei um lema no jornal infoGAN . Não compreendo a derivação do Lema 5.1 na adenda do artigo. É o seguinte (incluído como png): Eu não entendo o último passo. Por que alguém pode puxar para a integral mais interna, transformando-a em f ( x ′ , y ) ? Quais são as condições de regularidade...
Eu tenho duas variáveis aleatórias que são independentes e identicamente distribuídas, por exemplo, :ϵ1, ϵ0 0∼iidGumbel ( μ , β)ϵ1,ϵ0∼iidGumbel(μ,β)\epsilon_{1}, \epsilon_{0} \overset{\text{iid}}{\sim} \text{Gumbel}(\mu,\beta) F( ϵ ) = exp( - exp( - ϵ - μβ) ) ,F(ϵ)=exp(−exp(−ϵ−μβ)),F(\epsilon)...
Eu tenho uma sequência de variáveis não negativas , como: E ( X n | C n ) = C nXnXnX_nE(Xn|Cn)=Cnn2E(Xn|Cn)=Cnn2E(X_n|C_n)=\frac{C_n}{n^2} onde é uma sequência de variáveis aleatórias convergindo quase certamente para . 1CnCnC_n111 Posso concluir que tende a 0 quase certamente?XnXnX_n Nota:...
A Senhora A seleciona um número XXX aleatoriamente da distribuição uniforme em [0,1][0,1][0, 1] . Em seguida, o Sr. B repetidamente, e de forma independente, números de chama Y1,Y2,...Y1,Y2,...Y_1, Y_2, ...da distribuição uniforme em [0,1][0,1][0, 1] , até que ele obtenha um número maior que...
Suponha X = ( X1, . . . , Xn)(X1,...,Xn)(X_1, ..., X_n) ~ você( θ , 2 θ )U(θ,2θ)U(\theta, 2\theta) , onde θ ∈ R+θ∈R+\theta \in \Bbb{R}^+ . Como se calcula a expectativa condicional de E[ X1| X( 1 ),X(n)]E[X1|X(1),X(n)]E[X_1|X_{(1)},X_{(n)}] , onde X( 1 )X(1)X_{(1)} e X(n)X(n)X_{(n)} são as...
Existe uma distribuição de junta paramétrica tal que XXX e YYY sejam uniformes em [0,1][0,1][0, 1] (isto é, uma cópula) e E[Y|X=x]E[Y|X=x]\mathbb{E}[Y | X = x] é linear (com o que quero dizer afim) em xxx ? Ou seja, E[Y|X=x]=a+bxE[Y|X=x]=a+bx\mathbb{E}[Y \;|\; X = x] = a + b\,x enquanto XXX e YYY...
Usando o resultado da relação de usinas, deixe , em seguida,X∼N(μ,σ2)X∼N(μ,σ2)X \sim N(\mu, \sigma^2) E(X|X<α)=μ−σϕ(a−μσ)Φ(a−μσ)E(X|X<α)=μ−σϕ(a−μσ)Φ(a−μσ)E(X|