Un'aspettativa condizionale è l'aspettativa di una variabile casuale, data l'informazione su un'altra variabile o variabili (principalmente, specificando il loro valore).
Sia osservazioni distinte (nessun legame). Lascia che denoti un campione bootstrap (un campione dal CDF empirico) e che . Trova e .X1,...,XnX1,...,XnX_{1},...,X_{n}X∗1,...,X∗nX1∗,...,Xn∗X_{1}^{*},...,X_{n}^{*}X¯∗n=1n∑ni=1X∗iX¯n∗=1n∑i=1nXi∗\bar{X}_{n}^{*}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}X_{i}^{*}E(X¯∗n)E(X¯n∗)E(\bar{X}_{n}^{*})Var(X¯∗n)Var(X¯n∗)\mathrm{Var}(\bar{X}_{n}^{*}) Quello che ho finora è che è ciascuno con probabilità quindi ed che dà X∗iXi∗X_{i}^{*}X1,...,XnX1,...,XnX_{1},...,X_{n}1n1n\frac{1}{n}E(X∗i)=1nE(X1)+...+1nE(Xn)=nμn=μE(Xi∗)=1nE(X1)+...+1nE(Xn)=nμn=μ E(X_{i}^{*})=\frac{1}{n}E(X_{1})+...+\frac{1}{n}E(X_{n})=\frac{n\mu}{n}=\mu E(X∗2i)=1nE(X21)+...+1nE(X2n)=n(μ2+σ2)n=μ2+σ2,E(Xi∗2)=1nE(X12)+...+1nE(Xn2)=n(μ2+σ2)n=μ2+σ2,E(X_{i}^{*2})=\frac{1}{n}E(X_{1}^{2})+...+\frac{1}{n}E(X_{n}^{2})=\frac{n(\mu^{2}+\sigma^{2})}{n}=\mu^{2}+\sigma^{2}\>, Var(X∗i)=E(X∗2i)−(E(X∗i))2=μ2+σ2−μ2=σ2.Var(Xi∗)=E(Xi∗2)−(E(Xi∗))2=μ2+σ2−μ2=σ2. \mathrm{Var}(X_{i}^{*})=E(X_{i}^{*2})-(E(X_{i}^{*}))^{2}=\mu^{2}+\sigma^{2}-\mu^{2}=\sigma^{2} \>. Quindi, e poiché ' sono indipendenti. Questo dàE(X¯∗n)=E(1n∑i=1nX∗i)=1n∑i=1nE(X∗i)=nμn=μE(X¯n∗)=E(1n∑i=1nXi∗)=1n∑i=1nE(Xi∗)=nμn=μE(\bar{X}_{n}^{*})=E(\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}X_{i}^{*})=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}E(X_{i}^{*})=\frac{n\mu}{n}=\mu …
Supponi X = ~ , dove .(X1,...,Xn)(X1,...,Xn)(X_1, ..., X_n)U(θ,2θ)U(θ,2θ)U(\theta, 2\theta)θ∈R+θ∈R+\theta \in \Bbb{R}^+ Come si calcola l'aspettativa condizionale di , dove e sono rispettivamente le statistiche di ordine più piccolo e più grande?E[X1|X(1),X(n)]E[X1|X(1),X(n)]E[X_1|X_{(1)},X_{(n)}]X(1)X(1)X_{(1)}X(n)X(n)X_{(n)} Il mio primo pensiero sarebbe che, poiché le statistiche dell'ordine limitano l'intervallo, è semplicemente , ma non sono …
La signora A seleziona un numero modo casuale dalla distribuzione uniforme su . Quindi Mr. B ripetutamente e indipendentemente, disegna i numeri dalla distribuzione uniforme su , fino a quando non ottiene un numero maggiore di , quindi si ferma. La somma prevista del numero che Mr. B disegna, dato …
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