Teorema de Bernoulli, Moab-Laplace; critério Kolmogorov; esquema de Bernoulli; fórmula Bayes; desigualdades Chebyshev; lei de distribuição Poisson; teoremas Fisher, Pearson, Student, Smirnov etc., modelos, linguagem simples, sem fórmulas. - página 9
Você está perdendo oportunidades de negociação:
- Aplicativos de negociação gratuitos
- 8 000+ sinais para cópia
- Notícias econômicas para análise dos mercados financeiros
Registro
Login
Você concorda com a política do site e com os termos de uso
Se você não tem uma conta, por favor registre-se
Dê uma olhada no Wiki. Há apenas uma cartilha sobre terwer/matstat aqui. E é aí que você tem tempo.
GaryKa: Estou tentando entender o escopo das seguintes distribuições:
Distribuição Generalizada de Pareto(GPD) e Distribuição de Valor Extremo(GEV)
Eu mesmo sei de ambos de forma extremamente aproximada. Ambas as distribuições estão bem acima do nível desta linha.
... bem acima do nível desta linha.
OK, aqui vai uma pergunta sobre o básico - Dispersão e sua estimativa de amostra via RMS
Aqui está uma definição superficial do wiki: A variação de uma variável aleatória é uma medida da propagação de uma dada variável aleatória, ou seja, seu desvio em relação à expectativa matemática.
É lógico supor que se trata de algo como o desvio médio absoluto. De onde vem o quadrado do módulo de variação? Por que não o cubo ou, por exemplo, o poder de -1,8? Por que é de todo uma função de potência do módulo?
Esta é claramente uma das características, e pode-se entrar ou usar outra definição de uma medida de propagação de uma variável aleatória em torno de sua média, se assim se desejar. Mas é a medida que aparece com mais freqüência nos livros didáticos.
OK, aqui vai uma pergunta sobre o básico - Dispersão e sua estimativa de amostra via RMS
Aqui está uma definição superficial do wiki: A variação de uma variável aleatória é uma medida da propagação de uma dada variável aleatória, ou seja, seu desvio em relação à expectativa matemática.
É lógico supor que se trata de algo como o desvio médio absoluto. De onde vem o quadrado do módulo de variação? Por que não o cubo ou, por exemplo, o poder de -1,8? Por que é de todo uma função de potência do módulo?
De onde vem o quadrado do módulo de diferença?
Não, de forma alguma.
É assim que as coisas são. A dispersão é pensada como uma medida da dispersão de uma variável aleatória em relação a sua média - e os conceitos são freqüentemente confundidos. Historicamente, tem sido calculado como a soma dos quadrados da variância.
Mas na verdade, a variação é uma medida razoável de dispersão apenas para quantidades normalmente distribuídas. É para eles que é muito conveniente: a "lei dos três sigmas" confirma isto. Qualquer coisa que difere da média para um valor gaussiano em mais de três sigmas é muito rara - alguns décimos de um por cento de toda a amostra.
Para quantidades distribuídas de forma diferente (digamos, para quantidades Laplace), é mais razoável tomar como medida não o segundo momento da distribuição, mas a soma dos moduli das variâncias.
Mas a variação é, e continuará sendo, o segundo momento, ou seja, a soma dos quadrados.
OK, o segundo ponto central tem um nome próprio - "dispersão".
Mas por que tirar o momento de inércia da física? Onde está a analogia do movimento rotacional para uma variável aleatória? Onde está a direção do eixo de rotação passando pelo centro da massa?
O que é isso?
Como você explica a variação para um estudante com seus dedos?
Por exemplo, a expectativa matemática é a média. Em geral, se substituirmos todos os casos especiais por tal média, o efeito cumulativo de tal conjunto permanecerá o mesmo.
Mathemat:
Mas na verdade, a variação é uma medida razoável de dispersão apenas para quantidades normalmente distribuídas.
Eu sou da mesma opinião,
Talvez a dispersão tenha sido tomada como um caso especial de covariância - uma medida de dependência linear de uma variável aleatória sobre si mesma. Ressonância própria de algum tipo )). Você deve perguntar à Fisher .
A co-variação não existia quando a dispersão foi inventada.
E o que o momento de inércia tem a ver com isso? Muitos fenômenos físicos/matemáticos são descritos por equações similares.
Se você precisar de dispersão como um segundo momento, use o que você tem.
Mas se você precisar disso como medida de dispersão, terá que pensar.
Posso lhes dar outro exemplo: a covariância de duas quantidades discretas diferentes é calculada como o produto escalar de dois vetores. Portanto, procure analogias, até o ângulo entre as variáveis aleatórias.
OK, o segundo ponto central tem um nome próprio - "dispersão".
Mas por que tirar o momento de inércia da física? Onde está a analogia do movimento rotacional para uma variável aleatória? Onde está a direção do eixo de rotação passando pelo centro da massa?
O que é isso?
Como você explica a variação a um estudante do ensino médio com seus dedos?
Por exemplo, a expectativa matemática é a média. Em geral, se substituirmos todos os casos especiais por tal média, o efeito cumulativo de tal conjunto permanecerá o mesmo.
Eu sou da mesma opinião,
Talvez a dispersão tenha sido tomada como um caso especial de covariância - uma medida de dependência linear de uma variável aleatória sobre si mesma. Ressonância própria de algum tipo )). Você deve perguntar à Fisher .
Há também um ponto aqui. No cálculo do segundo ponto, os desvios da média são esquadriados. Portanto, a contribuição para a variação de fortes desvios da média é levada em conta mais forte, e desproporcionalmente mais forte. Em outras palavras, a variação "presta mais atenção" aos valores que se desviam fortemente da média, e os leva em conta antes de mais nada para caracterizar a dispersão. Se comparado com o módulo de desvio médio, por exemplo, diz-se que a variação tem uma "maior sensibilidade a aberrações", o que significa precisamente o acima mencionado.
Bem, para reduzir a variação para maçãs e laranjas, geralmente se toma a raiz quadrada da mesma. O valor resultante tem a dimensão da própria variável aleatória, e é chamado de desvio padrão (RMS, indicado pela letra minúscula sigma). Não confundir com o desvio padrão da amostra.