Domande taggate «minimum»



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Stimatore discreto per la più piccola delle due variabili casuali
Supponiamo che X∼N(μx,σ2x)X∼N(μx,σx2)X \sim \mathcal{N}(\mu_x, \sigma^2_x) e Y∼N(μy,σ2y)Y∼N(μy,σy2)Y \sim \mathcal{N}(\mu_y, \sigma^2_y) Sono interessato a . Esiste uno stimatore imparziale perz=min(μx,μy)z=min(μx,μy)z = \min(\mu_x, \mu_y)zzz ? Lo stimatore semplice di cui e sono mezzi di esempio di e Y , ad esempio, è distorto (sebbene coerente). Tende a sottozotare z .min(x¯,y¯)min(x¯,y¯)\min(\bar{x}, \bar{y})x¯x¯\bar{x}y¯y¯\bar{y}XXXYYYzzz …




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Miglioramento dello stimatore minimo
Supponiamo che io abbia parametri positivi per stimare e le corrispondenti stime stimate prodotte dagli stimatori , ovvero , e così via.nnnμ1,μ2,...,μnμ1,μ2,...,μn\mu_1,\mu_2,...,\mu_nnnnμ1^,μ2^,...,μn^μ1^,μ2^,...,μn^\hat{\mu_1},\hat{\mu_2},...,\hat{\mu_n}E[μ1^]=μ1E[μ1^]=μ1\mathrm E[\hat{\mu_1}]=\mu_1E[μ2^]=μ2E[μ2^]=μ2\mathrm E[\hat{\mu_2}]=\mu_2 Vorrei stimare min(μ1,μ2,...,μn)min(μ1,μ2,...,μn)\mathrm{min}(\mu_1,\mu_2,...,\mu_n) usando le stime a portata di mano. Chiaramente lo stimatore ingenuo min(μ1^,μ2^,...,μn^)min(μ1^,μ2^,...,μn^)\mathrm{min}(\hat{\mu_1},\hat{\mu_2},...,\hat{\mu_n}) è di parte inferiore come E[min(μ1^,μ2^,...,μn^)]≤min(μ1,μ2,...,μn)E[min(μ1^,μ2^,...,μn^)]≤min(μ1,μ2,...,μn)\mathrm E[\mathrm{min}(\hat{\mu_1},\hat{\mu_2},...,\hat{\mu_n})]\leq \mathrm{min}(\mu_1,\mu_2,...,\mu_n) Supponiamo di avere …

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Se ,
Supponiamo che il seguente set: Let Zi=min{ki,Xi},i=1,...,nZi=min{ki,Xi},i=1,...,nZ_i = \min\{k_i, X_i\}, i=1,...,n . Anche Xi∼U[ai,bi],ai,bi>0Xi∼U[ai,bi],ai,bi>0X_i \sim U[a_i, b_i], \; a_i, b_i >0 . Inoltre ki=cai+(1−c)bi,0<c<1ki=cai+(1−c)bi,0<c<1k_i = ca_i + (1-c)b_i,\;\; 0 k_i) = 1- \Pr(X_i \le k_i) =1−ki−aibi−ai=1−(1−c)(bi−ai)bi−ai=c=1−ki−aibi−ai=1−(1−c)(bi−ai)bi−ai=c= 1- \frac {k_i - a_i}{b_i-a_i} = 1-\frac {(1-c)(b_i-a_i)}{b_i-a_i} =c Quindi in tutto FZi(zi)=⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪0zi<aizi−aibi−aiai≤zi<ki1ki≤ziFZi(zi)={0zi<aizi−aibi−aiai≤zi<ki1ki≤ziF_{Z_i}(z_i) = …


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La variabile di codice nella funzione nlm ()
In R c'è una funzione nlm () che esegue una minimizzazione di una funzione f usando l'algoritmo Newton-Raphson. In particolare, tale funzione genera il valore del codice variabile definito come segue: codificare un numero intero che indica perché il processo di ottimizzazione è terminato. 1: il gradiente relativo è vicino …
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