Из функции плотности распределения мы можем определить среднее значение (= 0) для распределения Коши, как показано на графике ниже. Но почему мы говорим, что распределение Коши не имеет значения?...
В настоящее время я работаю над проблемой, в которой мне нужно разработать алгоритм Монте-Карло с цепью Маркова (MCMC) для модели пространства состояний. Чтобы решить проблему, мне была дана следующая вероятность : p ( τ ) = 2I ( τ > 0) / (1+ τ 2 ). τ - стандартное...
Может ли кто-нибудь дать мне несколько практических примеров распределения Коши? Что делает его таким
Для удержания CLT нам нужно распределение, которое мы хотим приблизить, чтобы иметь среднее и конечную дисперсию . Верно ли говорить, что для случая распределения Коши, среднее значение и дисперсия которого не определены, центральная предельная теорема не может обеспечить хорошее приближение даже...
Обычно, когда кто-то выбирает средние значения случайной выборки распределения (с размером выборки больше 30), получается нормальное распределение, центрированное вокруг среднего значения. Однако я слышал, что распределение Коши не имеет среднего значения. Какое распределение тогда получают при...
Является ли распределение Коши «непредсказуемым»? Я пытался делать cs <- function(n) { return(rcauchy(n,0,1)) } в R для множества n значений и заметил, что они время от времени генерируют довольно непредсказуемые значения. Сравните это, например, с as <- function(n) { return(rnorm(n,0,1)) }...
После центрирования два измерения x и -x можно считать независимыми наблюдениями из распределения Коши с функцией плотности вероятности: 1f(x:θ)=f(x:θ)=f(x :\theta) = ,-∞<x<∞1π(1+(x−θ)2)1π(1+(x−θ)2)1\over\pi (1+(x-\theta)^2) ,−∞<x<∞,−∞<x<∞, -∞ < x < ∞ Покажите, что если MLE для θ...
У меня очень большой набор данных и около 5% случайных значений отсутствуют. Эти переменные связаны друг с другом. В следующем примере набор данных R - просто игрушечный пример с фиктивными коррелированными данными. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000,...
Если следует распределению Коши, то также следует точно тому же распределению, что и ; увидеть эту тему .Y = ˉ X = 1XXXXY=X¯=1n∑ni=1XiY=X¯=1n∑i=1nXiY = \bar{X} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n X_iXXX У этого свойства есть имя? Есть ли другие дистрибутивы, для которых это правда? РЕДАКТИРОВАТЬ Еще один...
По центральной предельной теореме функция плотности вероятности суммы больших независимых случайных величин стремится к нормали. Поэтому можно ли сказать, что сумма большого числа независимых случайных величин Коши также является...