Seja iid desenha a partir de . Como as estatísticas de pedidos mínimo e máximo são distribuídas, respectivamente? B e t a ( kx1,…,xnx1,…,xnx_1,\dots,x_nBeta(k2,k−p−12)Beta(k2,k−p−12)Beta\left(\frac{k}2,\frac{k-p-1}{2}\right) Eu apreciaria muito uma referência, se possível. Em geral, não estou...
Considere 3 amostras de iid retiradas da distribuição uniforme , onde θ é o parâmetro. Eu quero encontrar E [ X ( 2 ) | X ( 1 ) , X ( 3 ) ] onde X ( i ) é a estatística da ordem i .u(θ,2θ)u(θ,2θ)u(\theta, 2\theta)θθ\thetaE[X(2)|X(1),X(3)]E[X(2)|X(1),X(3)] \mathbb{E}\left[X_{(2)}| X_{(1)},...
Suponha que eu emparelhei observações desenhadas como para . Let e denotam por o ° maior valor observado de . Qual é a distribuição (condicional) de ? (ou equivalente, o de )Xi∼N(0,σ2x),Yi∼N(0,σ2y),Xi∼N(0,σx2),Yi∼N(0,σy2),X_i \sim \mathcal{N}\left(0,\sigma_x^2\right), Y_i \sim...
Considere desenhos independentes do cdf , definido acima de 0-1, onde e são números inteiros. Agrupe arbitrariamente os sorteios em grupos com valores m em cada grupo. Veja o valor mínimo em cada grupo. Pegue o grupo que tem o maior desses mínimos. Agora, qual é a distribuição que define o valor...
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...
Seja a estatística de ordem de uma amostra iid do tamanho de . Suponha que os dados sejam censurados, de modo que apenas vejamos a parte superior por cento dos dados, ou seja,Coloque , qual é a distribuição assintótica de X(1),…,X(n)X(1),…,X(n)X_{(1)}, \ldots,
Eu li os ótimos comentários sobre como lidar com valores ausentes antes de aplicar o SVD, mas gostaria de saber como ele funciona com um exemplo simples: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Dada a matriz acima, se eu remover os valores de NA, acabarei...
Eu tenho um problema em mãos, que não estou conseguindo prosseguir. Alguém pode me ajudar a
Suponha que , e . Estou interessado em calcular percentis de . Podemos assumir a normalidade bivariada.X∼ N(μx,σ2x)X∼N(μx,σx2)X \sim N(\mu_x,\sigma_x^2)Y∼ N(μy,σ2y)Y∼N(μy,σy2)Y \sim N(\mu_y,\sigma_y^2)Corr( X, Y) = ρCorr(X,Y)=ρ\operatorname{Corr}(X,Y)=\rhoZ= max ( X, Y)Z=max(X,Y)Z = \max(X,Y) Sei...
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
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