Äskettäin haettu

Ei tuloksia

Tags

Ei tuloksia

Asiakirja

Ei tuloksia

Koti Koulut Aiheet

Kirjautunut

• ν ν β µ β ν µ =0 ν β µ νβπ ) νβ , −∞ f ( x ; <x< µ,ν,β )=Γ( ∞ , 1+( √ x − µ ) )Γ( # " R =ln( X ) − ln( X ) •

Jaa "• ν ν β µ β ν µ =0 ν β µ νβπ ) νβ , −∞ f ( x ; <x< µ,ν,β )=Γ( ∞ , 1+( √ x − µ ) )Γ( # " R =ln( X ) − ln( X ) •"

N/A

N/A

Protected

Lukuvuosi: 2022

Info

Protected

Academic year: 2022

Jaa "• ν ν β µ β ν µ =0 ν β µ νβπ ) νβ , −∞ f ( x ; <x< µ,ν,β )=Γ( ∞ , 1+( √ x − µ ) )Γ( # " R =ln( X ) − ln( X ) •"

Copied!

1

0

0

1

0

0

Ladataan.... (näytä koko teksti nyt)

Lataa nyt ( 1 sivua )

Kokoteksti

(1)

MTT/Tilastotiede

Tilastollinenpäättely 2 syksy 2014

•

^Imuroi ^funktiolla get.hist.quote, joka sisältyy tseries-pakettiin, jokin osakekurssisarja, ja muodosta tuottosarja

R _t = ln(X t ) − ln(X t−1 )

^. ^Sovita ^tuottojen ^jakaumaan ^yleinen

t-jakauma,jonka tiheysfunktio on

f (x; µ, ν, β ) = Γ( ^ν+1 ₂ ) Γ( ^ν ₂ ) √

νβπ

"

1 + (x − µ) ² νβ

# −(ν+1)/2

, −∞ < x < ∞ ,

missäparametrit

ν

^ja

β

^ovatpositiivisiaja

µ

^:llä^ei^olerajoituksia.Piirrä(logaritmoidus- ta) uskottavuusfunktiosta korkeuskäyräkuvio parametrien

β

^ja

ν

^suhteen, ^kun

µ = 0

^.

(R:ssä saat tämän funktiolla ontour) Tämän jälkeen estimoi parametrit ja

β

^,

µ

^ja

ν

^käyttäen Metropolis-algoritmiaja määritä bayesiläiset luottamusvälit. Huom! Käytä aitoa priorijakaumaa

ν

^:lle.

•

^Kirjoita^raportti,^jossa^on^esitettyuskottavuusfunktio,priorijakaumajaposteriorijakau- majaselitetty,mitenposteriorijakaumaaonsimuloitu.Liitäraporttiinkorkeuskäyräku-

viotjakuviot,joistanäkyyMarkovinketjunsuppenemienkohtistationaaristajakaumaa

Viittaukset

Lataa nyt ( PDF - 1 sivua - 34.77 KB )

LIITTYVÄT TIEDOSTOT

µ 1 andµ 2,and

Determine the probability generating funtion of the indi- ator 1 A and use this to determine the probability generating funtion of distribution Bin(n, p).. (Jenssen 's

R R R 2 n E( X | Y = y ) X f ( ·| Y = y ) Y E( Y ) ]0 , 1[ Y X = x X ]0 , 1[ X Y f ( ·| Y = y ) f ( ·| X = x ) f ( X , Y ) f ( X , Y ) X Y 0 f ( x ) = 0 < x < y ,  0 f ( x ) = 0 < x < 1 , 0 < y < 1 ,  c ce , − x − y f cxy , ( X , Y ) Y X

n points are plaed randomly and independently to the unit disk of the plain R 2. Let R be the distane from origin of the point that is

R n R E( X | Y = y ) X f ( ·| Y = y ) Y E( Y ) { X = x } Tas(0 , x ) X Tas(0 , 1) Y X Y f ( ·| Y = y ) f ( ·| X = x ) X Y f X Y ( X , Y ) f 0 f ( x , y ) = 0 < x < y ,  0 f ( x , y ) = 0 < x < 1 0 < y < 1 ,  c f : R → R ce 2 − x − y cxy ( X

Olkoon R origoa lähinnä olevan pisteen etäisyys origosta. Johda satunnaismuuttujan

Osoita, että µ Ã

Osoita, että Radon-Nikodym lauseessa oletuksesta µ on σ -äärellinen ei voida luopua7. Ohje: Tarkastele tehtävän 4 mittaa ja Lebesguen mittaa joukossa

Osoita, että Y ∈P Q, jos ja vain jos←→ t =ν/(ν−1)

Olkoot A ja B kaksi kulmaa, joilla on

Todenn¨ak¨oisyyslaskenta 9. harjoitus 2004 1. Laske E(2X + 1), kun a) X ∼ Tas(a, b), b) X ∼ N(µ, σ

Virheetöntä rahaa heitetään viisi kertaa.. Olkoon X satunnaismuuttuja, jolla

MTTTP5, luento Normaalijakauma Satunnaismuuttuja X noudattaa normaalijakaumaa parametrein µ ja 2, jos sen tiheysfunktio on = 1 2 &lt

satunnaisesti yhden tämän päivän aikana tekemänsä komponentin, jonka pituus oli 2,493 cm.. päivän aikana Matin tekemien komponenttien joukosta satunnaisesti valitun

MTTTP5, luento Kertausta Jos X ~ N(µ, 2), niin Z = (X - µ

Eivät menestyneet paremmin kuin muut, koska ei ole harvinaista saada otoskeskiarvoa, joka suurempi kuin 541,4 silloin, kun menestyminen tavanomaista.?. Auton

LIITTYVÄT TIEDOSTOT

The Double Shadowed κ-μ Fading Model

The Double Shadowed κ-μ Fading Model

6

0

0

582691 Randomized Algorithms I

582691 Randomized Algorithms I

155

0

0

1 T x ,...,x ∈ R 1 ≤ p

1 T x ,...,x ∈ R 1 ≤ p<T T ≥ 2 t t − 1 t − 1 1 1 X | X = x ,...,X = x X | X = x ,...,X = x f : R → R t = p +1 X ,...,X 1 p X | X = x ,...,X = x t f ( x ,...,x ) f ( x ) , Y T X ,...,X 1 T f ( x ,...,x )= 1 T ( X ,...,X ) X Y t t f f { X + Y } t t { X } {

2

0

0

i i i i i i A = E ( X X ) B = E ( X u u X ) ′ ′ A BA , − 1 − 1 i i ( E ( X X ))= K,i =1 ,...,N. ′ i i ( Y ,X ) i =1 ,...,N i i i Y ,u T × 1 X T × K β K × 1 i i i Y = X β + u , β =[ E ( X Ω X )] E ( X Ω Y ) . ′ − 1 − 1 ′ − 1 ( E ( X Ω X ))= K ′ − 1 Ω= T E

i i i i i i A = E ( X X ) B = E ( X u u X ) ′ ′ A BA , − 1 − 1 i i ( E ( X X ))= K,i =1 ,...,N. ′ i i ( Y ,X ) i =1 ,...,N i i i Y ,u T × 1 X T × K β K × 1 i i i Y = X β + u , β =[ E ( X Ω X )] E ( X Ω Y ) . ′ − 1 − 1 ′ − 1 ( E ( X Ω X ))= K ′ − 1 Ω= T E

2

0

0

N →∞ POLSp β −→ β, ˆ i =1 i =1 i i POLS i i β = X X X Y . ˆ ′ ′ X X N N − 1 ! ! =1 ,...,N i i ( E ( X X ))= K,i ′ i i E ( X u )=0 , ′ i i ( Y ,X ) i =1 ,...,N i i i Y ,u T × 1 X T × K β K × 1 i i i Y = X β + u ,

N →∞ POLSp β −→ β, ˆ i =1 i =1 i i POLS i i β = X X X Y . ˆ ′ ′ X X N N − 1 ! ! =1 ,...,N i i ( E ( X X ))= K,i ′ i i E ( X u )=0 , ′ i i ( Y ,X ) i =1 ,...,N i i i Y ,u T × 1 X T × K β K × 1 i i i Y = X β + u ,

3

0

0

Olkoot X ja Y riippumattomia, yhteisen¨a jakaumana N(µ, σ2)

Olkoot X ja Y riippumattomia, yhteisen¨a jakaumana N(µ, σ2)

1

0

0

f ( x )= xe x> 0 2 − / x 1 x f ( x )= / x> 2 8 2 f ( x )= / e x ∈ R 1 −| x | f E( X ) X 1 . 95 0 . 05 10 λ = / 1 λ λ> 0 λ x ]0 , 10[ P { 0 0 , − x ( X

f ( x )= xe x> 0 2 − / x 1 x f ( x )= / x> 2 8 2 f ( x )= / e x ∈ R 1 −| x | f E( X ) X 1 . 95 0 . 05 10 λ = / 1 λ λ> 0 λ x ]0 , 10[ P { 0 <X< 1 } c 0 , f ( x )= cxe , x> 0 , − x ( X

1

0

0

Analgesia for newborn infants during mechanical ventilation : a clinical and pharmacokinetic study

Analgesia for newborn infants during mechanical ventilation : a clinical and pharmacokinetic study

73

0

0