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条件分布与条件期望
如何理解确定性
条件
下的效用理论和不确定性条件下的
期望
效用理论之间的...
答:
得到该决策的
期望
效用值。因此,可以说不确定性
条件
下的期望效用理论包含了确定性条件下的效用理论,它进一步考虑了不确定性因素对决策的影响。但需要注意的是,在实际应用中,计算决策的期望效用值需要获取各种可能结果的概率
分布
,并对其进行合理的估计,这对于某些情况可能是非常困难的。
统计随机
分布
答:
m 维
分布
函数也有与一维情形相应的充分必要
条件
,但叙述较为复杂。 利用X1,X2,…,Xm的联合分布函数F(x1,x2,…,xm),可以求出其中任何一部分随机变量的分布函数,后者称为前者的边缘分布函数。以两个随机变量X1、X2为例,设它们的联合分布函数为F(x1,x2),则X1,X2的两个边缘分布函数分别为 及。 连续型...
随机变量满足什么
条件
答:
独立性、
期望
相等、方差相等
条件
。1、独立性:两个随机变量是相互独立的,即它们的联合概率
分布
等于各自的边缘概率分布的乘积。这表示两个变量的取值之间没有相互影响,彼此独立运行。2、期望相等:两个随机变量的数学期望值相等,表示它们的平均值相等。期望值是对随机变量取值的加权平均,当两个变量的期望...
条件
方差公式是什么?
答:
将
条件
C引入随机变量Y的
期望
方差,我们得到:Var(Y | C) = E[(Y - E[Y])^2] / n 这就是条件方差公式的推导过程。条件方差公式可以帮助我们了解在给定条件下,随机变量的期望方差如何随着条件的不同而变化。通过观察条件方差公式,我们可以更好地理解数据的
分布
特征,为数据统计推断和预测提供理论...
2.3.1
条件
高斯
分布
答:
对于向量 ,其划分形式为 以下为证明 :初步结论 初步结论的结果是使用分块精度矩阵 来表达的,下面换成分块协方差矩阵来表达。对于分块矩阵的逆矩阵有 恒等式 使用该恒等式,有 可以得到 另外 ,
条件
概率
分布
的均值是 的线性函数,协方差与 无关,这是 线性高斯 模型的一个例子 ...
非参数统计应用的
条件
包括
答:
非参数统计应用的
条件
包括:一、基本特点 非参数统计问题中对总体
分布
的假定要求的条件很宽,因而针对这种问题而构造的非参数统计方法,不致因为对总体分布的假定不当而导致重大错误,所以它往往有较好的稳健性(见稳健统计),这是一个重要特点。但因为非参数统计方法需要照顾范围很广的分布,在某些情况下...
什么是
条件
方差公式?
答:
将
条件
C引入随机变量Y的
期望
方差,我们得到:Var(Y | C) = E[(Y - E[Y])^2] / n 这就是条件方差公式的推导过程。条件方差公式可以帮助我们了解在给定条件下,随机变量的期望方差如何随着条件的不同而变化。通过观察条件方差公式,我们可以更好地理解数据的
分布
特征,为数据统计推断和预测提供理论...
分布
函数的充要
条件
答:
分布
函数的充要
条件
:F(x)为随机变量X的分布函数,其充分必要条件为:1.非降性 (1)F(x)是一个不减函数 对于任意实数 2.有界性 (2)从几何上说明,将区间端点x沿数轴无限向左移动(即 ),则“随机点X落在点x左边”这一事件趋于不可能事件,从而其概率趋于0,即有 ;又若将点x无限右移(即...
离散型
分布和
连续型分布函数一定存在数学
期望
吗?
答:
两个都是不一定,课本上都有前提
条件
,离散是级数绝对收敛,连续是积分绝对收敛。平时做题求数学
期望
不用考虑这个,题目肯定已经满足条件了
条件
方差公式
答:
将
条件
C引入随机变量Y的
期望
方差,我们得到:Var(Y | C) = E[(Y - E[Y])^2] / n 这就是条件方差公式的推导过程。条件方差公式可以帮助我们了解在给定条件下,随机变量的期望方差如何随着条件的不同而变化。通过观察条件方差公式,我们可以更好地理解数据的
分布
特征,为数据统计推断和预测提供理论...
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