两个次序统计量的联合密度函数

最新推荐文章于 2025-02-20 14:55:02 发布
原创 最新推荐文章于 2025-02-20 14:55:02 发布 · 5.7k 阅读 · 12 ·
CC 4.0 BY-SA版权
抓住一只白嫖怪(｀・ω・´)

这篇博客探讨了总体概率密度函数为p(x)且取值在[a, b]之间的X样本的次序统计量(X(i), X(j))的联合密度函数。通过公式pij(y,z)展示了其计算方式，涉及到分布函数F(x)及其阶跃性质，适用于统计学和概率论的学习者。

设总体 XXX 的密度为 p(x),a≤x≤bp(x), a \leq x \leq bp(x),a≤x≤b , 分布函数为 F(x),X1,X2……,XnF(x), X_{1}, X_{2} \ldots \ldots, X_{n}F(x),X1​,X2<

最低0.47元/天 解锁文章
次序统计量的概率密度函数
平和少年的博客
03-29 4079
从(4)可以看出展开式前一项的后半部分和后一项的前半部分可以相消，所以最终仅保留第一项的前半部分和最后一项的后半部分，显然得到(2)中左右两个式子对。当然，导数相等并不能证明原函数就是相等的(原函数加减常数的导数仍然保持相等)，只需要取一个。​是从总体中抽样得到的样本，将其按从小到大的顺序进行排列，得到一组有序的样本值。显然可以证明(2)是成立的。是一个有序样本序列，因此，下列子事件均能引起事件。为其中单个次序统计量。​​表示总体样本的分布函数，则次序统计量。次序统计量的概率密度函数。​的概率密度函数​。
（本科·数理统计·含例题解析）用高中知识推到次序统计量的密度函数
最新发布
Lean的博客
03-18 1895
利用高中排列组合的知识就能推导次序统计量概率密度公式！
数理统计: 第一章
fengxuewei123的博客
12-21 1万+
基本概念 简单随机样本的两个特征: 代表性, 独立性
单个次序统计量的密度函数
陌雨’的博客
07-02 5317
设总体 XXX 的密度为 p(x)p(x)p(x), a≤x≤ba \leq x \leq ba≤x≤b , 分布函数为 F(x)F(x)F(x) ,X1,X2……,XnX_{1}, X_{2} \ldots \ldots, X_{n}X1​,X2​……,Xn​ 是取自总体 XXX 的样本, 则第 kkk 个次序统计量X(k)X_{(k)}X(k)​ 的密度函数为 pk(x)={n!(k−1)!(n−k)![F(x)]k−1[1−F(x)]n−kp(x),a≤x≤b0 其它&nb
联合概率密度函数
weixin_46713695的博客
07-05 3246
联合概率密度函数
联合分布概率密度函数
weixin_41227335的博客
01-13 1万+
定义： 二维随机变量(X,Y)的分布函数，或称为随机变量X和Y的联合分布函数。 随机变量X和Y的联合分布函数是设(X,Y)是二维随机变量， 对于任意实数x,y，二元函数：F(x,y) = P{(X<=x) ∩ (Y<=y)} => P(X<=x, Y<=y) 称为二维随机变量(X,Y)的分布函数。 对于离散变量，联合分布概率密度函数： P(AB) = P(A|B)...
【数理统计】02. 抽样分布与次序统计量
03-23 2890
本文主要讨论了抽样分布的基本概念，与正态总体有关的一些统计量的精确分布，重点介绍了次序统计量的概念及其分布。
均匀分布顺序统计量差的概率分布 (2009年)
06-13
例如，引理1和引理2分别给出了两个和三个顺序统计量的联合密度函数的表达式，这为后续计算概率密度函数奠定了基础。通过变换和积分技巧，例如分部积分法，可以求得顺序统计量差的概率密度函数，进而得到相关的数字...
最大最小次序统计量密度函数的推导
qq_55280910的博客
03-08 1万+
今天在推导最小统计量时出现了一些错误。及时分享出来，和朋友们一起反思进步。 我的错误是：分布函数的定义搞错了。我一心想着让所有样本都大于x（1）所以在原本是小于等于的位置写成了大于，推导最后多出一个负号。 反思：希望自己对基本概念更深入的了解，做到自己可以辨别错误在哪里。 最后分享一句话： 优于别人不高贵，高贵的是优于过去的自己。——海明威 宝子们一起加油啊，要每天做好自己鸭！ ...
顺序统计量
weixin_52185313的博客
03-15 1767
顺序统计量 – 潘登同学的概率论与数理统计笔记 文章目录顺序统计量 -- 潘登同学的概率论与数理统计笔记来源顺序统计量Poisson过程事件发生时刻的条件分布 来源 是在随机过程的Poisson过程，在描述事件A已经发生了n次(记为N(t)=nN(t)=nN(t)=n，考虑这n次事件发生的时刻T1,T2,…,TnT_1,T_2,\ldots,T_nT1​,T2​,…,Tn​的联合分布。 顺序统计量 假设x1,x2,⋯ ,xnx_1,x_2,\cdots,x_nx1​,x2​,⋯,xn​是定义在[0,w][0
【概率论】五分钟搞懂概率论联合密度函数与概率之间的计算
热门推荐
Talk is cheap. So look at my blog.
05-23 5万+
【例题】 设X和Y的联合密度函数为： f(x,y)={20<x<∞,0<y<∞0其他区域f(x,y)=\left\{ \begin{array}{rcl} 2 && {0<x<\infty,0<y<\infty}\\ 0 && 其他区域 \end{array} \right.f(x,y)={20​​0<x<∞,0<y<∞其他区域​ 计算（1）P{X>1,Y<1} （2）P{X<Y} 类
【数学思维】Order Statistic顺序统计量
dzc_go的博客
09-22 1387
顺序统计量的概念、分布函数以及概率密度函数
次序统计量及其分布
02-20 1451
次序统计量提供了对样本数据排序后各个位置的详细信息，能够揭示数据的分布特征。通过次序统计量，我们不仅可以估计参数、构建置信区间，还可以进行假设检验和可靠性分析。掌握次序统计量的分布特性，对于理解和处理实际数据具有重要意义。
UA MATH564 概率论IV 次序统计量例题1
一个不愿透露姓名的博客
05-27 1149
UA MATH564 概率论IV 次序统计量例题1题目次序统计量常用公式答案 题目 例1 X1,⋯ ,Xn∼iidU(0,θ)X_1,\cdots,X_n \sim_{iid} U(0,\theta)X1​,⋯,Xn​∼iid​U(0,θ)，证明X(1)/X(n)X_{(1)}/X_{(n)}X(1)​/X(n)​与X(n)X_{(n)}X(n)​独立。 例2 如果X1,⋯ ,XnX_1,\cdots,X_nX1​,⋯,Xn​的分布是 f(x)=aθaxa−1,x∈(0,θ)f(x) = \frac{a}{
应用数理统计基本概念（二）
muzhicihe的博客
12-16 2428
(一)次序统计量与经验分布 1.次序统计量 假定X1,X2,...,XnX_1,X_2,...,X_nX1​,X2​,...,Xn​为取自总体XXX的样本，x1,x2,...,xnx_1,x_2,...,x_nx1​,x2​,...,xn​为该样本的任意一个实现。将样本实现x1,x2,...,xnx_1,x_2,...,x_nx1​,x2​,...,xn​以从小到大顺序进行排序，其排序结果记为x(...
数理统计基本概念
qq_35912930的博客
05-18 4178
一、总体与样本 经验分布函数 概率密度直方图 1. 总体与样本 2. 经验分布函数与频率直方图 二、统计量及其分布 1. 统计量的概念 2. 常用统计量 3. 统计量的分布 三、次序统计量及其分布 1. 次序统计量概念 2. 单个次序统计量的分布 3. 多个次序统计量的联合分布 4. 样本中位数与样本分位数 ...
03.第二章 抽样分布及若干预备知识(2)
jingye333的博客
09-10 759
第二章 抽样分布及若干预备知识(2) 1.单个次序统计量的分布 现假设X1,⋯ ,XnX_1,\cdots,X_nX1​,⋯,Xn​是来自总体FFF的简单随机样本，fff是FFF的密度，(X(1),⋯ ,X(n))(X_{(1)},\cdots,X_{(n)})(X(1)​,⋯,X(n)​)是其次序统计量。 现在要求第kkk个次序统计量X(k)X_{(k)}X(k)​的分布，先求出它的概率密度函数。由于其密度函数fk(x)f_k(x)fk​(x)是分布函数Fk(x)F_k(x)Fk​(x)的导数，即fk(x
漫步数理统计三十四——顺序统计量
蜗牛
06-22 1万+
本篇博文将定义顺序统计量并讨论这种统计量的一些简单性质。近些年来这种统计量在统计推断中占有重要角色，因为他们的某些性质不依赖于得到随意样本的分布。X1,X2,…,XnX_1,X_2,\ldots,X_n表示连续型分布中得到的随机样本，其pdf为f(x)f(x)支撑为=(a,b),−∞≤a<b≤∞\mathcal{S}=(a,b),-\infty\leq a<b\leq\infty，Y1Y_1是Xi
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值