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Come posso modellare in modo efficiente la somma delle variabili casuali di Bernoulli?
YYYXiXiX_ipipip_iY=∑XiY=∑XiY=\sum X_iPr(Xi=1)=piPr(Xi=1)=pi\Pr(X_i=1)=p_iPr(Xi=0)=1−piPr(Xi=0)=1−pi\Pr(X_i=0)=1-p_i Sono interessato a rispondere rapidamente a domande come (dove viene fornito ).Pr(Y<=k)Pr(Y<=k)\Pr(Y<=k)kkk Attualmente utilizzo simulazioni casuali per rispondere a tali domande. Traccio casualmente ogni X_i inXiXiX_i base alla sua pipip_i , quindi somma tutti i valori XiXiX_i per ottenere Y′Y′Y' . Ripeto questo processo alcune migliaia di volte …