A distribuição de probabilidade conjunta de várias variáveis aleatórias dá a probabilidade de que todas elas estejam simultaneamente em uma determinada região.
Se a probabilidade conjunta é a interseção de 2 eventos, então a probabilidade conjunta de 2 eventos independentes não deve ser zero, pois eles não se cruzam? Estou
O limite superior de Fréchet-Hoeffding se aplica à função de distribuição de cópula e é dado por C(u1,...,ud)≤min{u1,..,ud}.C(u1,...,ud)≤min{u1,..,ud}.C(u_1,...,u_d)\leq \min\{u_1,..,u_d\}. Existe um limite superior semelhante (no sentido de que depende das densidades marginais) para a cópula...
Estou escrevendo sobre o uso de uma 'distribuição de probabilidade conjunta' para um público que provavelmente entenderá 'distribuição multivariada', por isso estou pensando em usá-lo posteriormente. No entanto, não quero perder o significado ao fazer isso. A Wikipedia parece indicar que estes são...
Suponha que eu tenha um momento conjunto gerando a função para uma distribuição conjunta com CDF . É ambos um necessária e suficiente de condição para independência de e ? Eu verifiquei alguns livros, que mencionavam apenas a
Seja px,ypx,yp_{x,y} uma distribuição conjunta de duas variáveis categóricas X,YX,YX,Y , com x,y∈{1,…,K}x,y∈{1,…,K}x,y\in\{1,\ldots,K\} . Digamos que nnn amostras foram retiradas dessa distribuição, mas recebemos apenas as contagens marginais, ou seja, para j=1,…,Kj=1,…,Kj=1,\ldots,K...
O título resume minha pergunta, mas para maior clareza, considere o seguinte exemplo simples. Deixe , i = 1, ..., n . Defina: \ begin {equação} S_n = \ frac {1} {n} \ sum_ {i = 1} ^ n X_i \ end {equação} e \ begin {equation} T_n = \ frac {1} {n} \ sum_ {i = 1} ^ n (X_i ^ 2 - 1) \ end {equation}...
Um dos problemas no meu livro é apresentado da seguinte maneira. Um vetor contínuo estocástico bidimensional tem a seguinte função de densidade: fX, Y( x , y) = { 15 x y20 0se 0 <x <1 e 0 <y <xde outra formafX,Y(x,y)={15xy2if 0 < x < 1 and 0 < y <
Suponha que eu tenha uma amostra de frequências de 4 eventos possíveis: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 e tenho as probabilidades esperadas de meus eventos ocorrerem: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Com a soma das frequências observadas dos meus quatro eventos (18), posso calcular as...
Vamos ser iid variáveis aleatórias discretas uniformes sobre (0,1) e suas estatísticas de ordem seja .U1,…,UnU1,…,UnU_1, \ldots, U_nnnnU(1),…,U(n)U(1),…,U(n)U_{(1)}, \ldots, U_{(n)} Defina para com .Di=U(i)−U(i−1)Di=U(i)−U(i−1)D_i=U_{(i)}-U_{(i-1)}i=1,…,ni=1,…,ni=1, \ldots, nU0=0U0=0U_0=0 Estou...
Geralmente, existem muitas distribuições conjuntas consistentes com um conjunto conhecido de distribuições marginais .P(X1=x1,X2=x2,...,Xn=xn)P(X1=x1,X2=x2,...,Xn=xn)P(X_1 = x_1, X_2 = x_2, ..., X_n = x_n)fi(xi)=P(Xi=xi)fi(xi)=P(Xi=xi)f_i(x_i) = P(X_i = x_i) Destas distribuições conjuntas, o...
A distância de Mahalanobis, quando usada para fins de classificação, normalmente assume uma distribuição normal multivariada, e as distâncias do centróide devem seguir uma (com graus de liberdade iguais ao número de dimensões / características). Podemos calcular a probabilidade de um novo ponto de...
Li na Série Temporal de John Cochrane para Macroeconomia e Finanças que: A autocovariância pode caracterizar completamente a série temporal [distribuição conjunta]. Não compreendo completamente a conexão entre covariância e distribuição conjunta aqui. Alguém pode explicar...
Seja X:Ω→RX:Ω→RX:\Omega\to\mathbb{R} e Y:Ω→RY:Ω→RY:\Omega\to\mathbb{R} sejam variáveis aleatórias univariadas com CDF FX,Y(x,y)FX,Y(x,y)F_{X,Y}(x,y) tais que: FX,Y(x,y)=G1(x)G2(y),∀(x,y)∈R×RFX,Y(x,y)=G1(x)G2(y),∀(x,y)∈R×R F_{X,Y}(x,y)=G_1(x)G_2(y),\forall (x,y)\in\mathbb{R}\times\mathbb{R} que...
Pergunta simples, mas surpreendentemente difícil encontrar uma resposta online. Eu sei que para um RV , definimos o k-ésimo momento como onde a igualdade se segue se , para uma densidade e Medida de Lebesgue .XXX∫Xk dP=∫xkf(x) dx∫Xk dP=∫xkf(x) dx\int X^k \ d P = \int x^k f(x) \ dxp=f⋅mp=f⋅mp = f...
Eu tenho um problema em mãos, que não estou conseguindo prosseguir. Alguém pode me ajudar a
Versão curta Estou tentando resolver / aproximar analiticamente a probabilidade composta que resulta de desenhos independentes de Poisson e de amostras adicionais com ou sem substituição (eu realmente não me importo com qual). Quero usar a probabilidade com o MCMC (Stan), portanto, preciso da...
Suponhamos que temos variável aleatória distribuído como L [ 0 , 1 ] e X 2 distribuído como L [ 0 , X 1 ] , em que L [ a , b ] significa distribuição uniforme no intervalo [ a , b ] .X1X1X_1você[ 0 , 1 ]U[0,1]U[0,1]X2X2X_2você[ 0 , X1]U[0,X1]U[0,X_1]você[ a , b ]U[a,b]U[a,b][ a , b ][a,b][a,b] Eu...
Eu estava lendo um tutorial sobre densidades marginais quando me deparei com este exemplo (reformulado). Uma pessoa está atravessando a rua e queremos calcular a probabilidade de ser atropelado por um carro que passava, dependendo da cor do semáforo. Seja H se a pessoa é atingida ou não, e L...
Estou com um problema no trabalho. Alguém por favor pode me ajudar a fornecer a distribuição conjunta dennn Variáveis aleatórias de Bernoulli, mas sob a restrição de que a soma dessas nnn variáveis aleatórias devem ser 1 111. Alguém pode me mostrar como derivar essa...
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...