Seja sejam variáveis aleatórias de densidadeX1 1,X2, ... ,XnX1 1,X2,…,XnX_1,X_2,\ldots,X_n f( x ) = 2 ( 1 - x )1 10 < x < 1f(x)=2(1 1-x)1 10 0<x<1
Deixei τi∼exp(λ)τi∼exp(λ)\tau_i\sim\exp\left(\lambda\right) ser exponenciais independentes e identicamente distribuídos com o parâmetro λλ\lambda. Então, por certonnn, a soma desses valores Tn:=∑i=0nτiTn:=∑i=0nτiT_n := \sum_{i=0}^n \tau_i segue uma distribuição Erlang com função de densidade de...
Imagine que eu dei uma variável aleatória com supp e para qualquer fixoXXX(X)=(0,∞)(X)=(0,∞)(X)=(0,\infty)P(X∈(0,a))>0P(X∈(0,a))>0\mathbb P(X \in (0,a))>0a>0a>0a>0 Agora, com uma amostra iid - é possível
É possível ter uma distribuição inclinada à direita com média igual ao modo? Se sim, você poderia me dar um
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|
Seja e como variáveis aleatórias não centrais.X1 1X1X_1X2X2X_2 Estou interessado na pergunta: qual é a distribuição de ?X1 1-X2X1−X2X_1 - X_2 ou seja, qual é a distribuição da diferença de duas variáveis não t Centrais de Student? Suponha que seja uma estimativa observada para ou , no...