Случайная величина определяется как измеримой функции от одной - алгебры с основной мерой на другой - алгебры .σ ( Ω 1 , F 1 ) P σ ( Ω 2 , F 2 )
Как мы говорим о выборке этой случайной величины? Мы рассматриваем это как элемент из ? Или как та же измеримая функция, что и ?Ω 2 X
Где я могу прочитать больше об этом?
Пример:
В оценке Монте-Карло мы доказываем несмещенность оценки, рассматривая выборки как функции. Если ожидание случайной величины определяется как X
и предполагая, что являются функциями и , мы можем действовать следующим образом:X n = X
Если бы был просто элементом из , мы не могли бы написать последний набор уравнений.Ω 2
sampling
random-variable
simulation
sk1ll3r
источник
источник
Ответы:
Образец является измеримой функцией от к . Реализация этого примера - это значение, взятое функцией в , .(X1,…,XN) Ω1 ΩN2 ω∈Ω1 (x1,…,xN)=(X1(ω),…,XN(ω))
Когда заявляю
Все функции являются различными функциями, что означает, что изображения могут быть разными для данного . Когда образец является идентификатором (независимым и одинаково распределенным), функции отличаются двумя дополнительными свойствами.Xn X1(ω),…,XN(ω) ω Xn
Ваше определение
неверно: должно быть
источник
Выборка может быть взята из популяции , а не из случайной величины. «Выборка из случайных величин» - это упрощенный способ сказать, что у нас есть выборка, взятая из совокупности, которую мы предполагаем, чтобы быть одинаково распределенными случайными величинами. Таким образом, такая выборка ведет себя как случайных величин. Это неоднозначно, потому что смешивает терминологию, используемую в вероятности и статистике. То же самое с симуляцией, где образцы взяты из общего распределения . В обоих случаях выборка данныхн н нn n n у тебя есть. Образцы рассматриваются как случайные переменные, потому что случайные процессы приводят к их рисованию. Они распределяются одинаково, поскольку они происходят из общего распределения. Для работы с выборками у нас есть статистика, в то время как статистика использует абстрактное, математическое описание ее проблем с точки зрения теории вероятностей, поэтому терминология смешанная. Случайные переменные - это функции, присваивающие вероятности событиям, которые могут встречаться в ваших выборках.
источник