( ) S( x ) 2 ( ) = ( ) ( ) = ( ) ( )
|
|
- Θυία Καψής
- 6 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 Ορίζουμε την πληροφορία κατά Fsher ( σαν το ποσό της πληροφορίας που περιέχει η παρατήρηση για την παράμετρο Συμβολίζοντας με S( την λογαριθμική παράγωγο της πιθανοφάνειας ως προς την παράμετρο (score fucto η πληροφορία κατά Fsher για μια μονοδιάστατη παράμετρο ορίζεται ως ισοδύναμα S( π S Π d S d 0 Η πληροφορία κατά Fsher είναι το varace του score fucto S( Πράγματι Va rs S S S ενώ S ( S ( π ( d π ( d π ( d 0 Τώρα μπορούμε να δείξουμε ότι η πληροφορία κατά Fsher είναι αθροιστική ως προς της παρατηρήσεις Δηλαδή εάν έχουμε παρατηρήσεις d ~ π ( για θα έχουμε ότι Πράγματι Σ Ι Χατζησπύρος Σημειώσεις Bayesa Statstcs 04 (v0 S log π log π log π ( log ( log ( π π j + < j log π ( log ( log ( π π j + < j
2 log π ( ( S Πρόταση: Η πληροφορία κατά Fsher (για μία παρατήρηση δίνεται ισοδύναμα από την σχέση: log ( π Παραγωγίζοντας την S 0 έχουμε: 0 log π ( log π ( π ( d log ( π π ( d + log π ( π ( d log ( π ( π π ( d + log π ( π ( d π ( + E log π E log π + log ( ( π π d log π ( π ( Παρατήρηση: Η ισότητα log π ( log π ( E ισχύει για τις περιπτώσεις όπου S ( π ( d π ( d 0 d Σ Ι Χατζησπύρος Σημειώσεις Bayesa Statstcs 04 (v0
3 δηλαδή όταν ισχύει π ( π ( d d Για παράδειγμα εάν το στήριγμα της πυκνότητας του μοντέλου ( τότε γενικά έχουμε ότι π d π ( d π εξαρτάται από την παράμετρο με αποτέλεσμα log π ( log π ( E d Για παράδειγμα εάν [ ] ~ ( 0 τότε ( 0 παρατήρηση έχουμε και για μία π ( d d π ( d d Όμως η πληροφορία κατά Fsher για μία παρατήρηση είναι: S( Άσκηση : Εάν π ( EF τότε για παρατήρηση τέτοια ώστε ~ π ( g ( tsuff Επαληθεύστε την προηγούμενη σχέση όταν g c ~ Ga ( a Έχουμε ότι c t c t u π ( EF π ( h g e g h( u e du που δίνει π ( d π ( d 0 τότε για t tsuff έχουμε c t { } 0 π ( d h g e d c t c t g h e d + g c h t e d ( ( g + g c t c t h g e d c t h g e d ισχύει Σ Ι Χατζησπύρος Σημειώσεις Bayesa Statstcs 04 (v0 3
4 ( ( ( g π ( d + c ( t π ( d g g + c g t από όπου t ( Έχουμε ότι Ga ( a EF εφόσον ( a δηλαδή g και c a t [ ] και t Σ Ι Χατζησπύρος Σημειώσεις Bayesa Statstcs 04 (v0 4 g ( c g a π e e Γ a a a ( a Γ( a g ( g c που δίνουν Για μια οποιαδήποτε στατιστική συνάρτηση t t t Εάν όμως η t a και ισχύει η ανισότητα t είναι επαρκής ως προς την τότε έχουμε ότι Πράγματι εάν η t είναι επαρκής θα υπάρχουν συναρτήσεις h FN και g FN τέτοιες ώστε π h g t ; Έτσι για μια παρατήρηση και μετασχηματισμό FN FN ( t y που είναι ένα προς ένα έχουμε ( y dt π ( y hfn ( t ( y gfn ( y; dy και dt ( y y log π ( y log h FN ( t ( y gfn ( y; dy π ( log g FN ( y; log log π ( hfn Πρόταση Δείξτε ότι για κάθε αμερόληπτο εκτιμητή σφάλματος R( t E t R( t Για t t με t < { } t t του η συνάρτηση τετραγωνικού (rsk fucto ικανοποιεί την ανισότητα θέτουμε ψ [ t ] τότε d ψ t π ( d t π ( d d
5 t log π ( π ( d t S ( π ( d t S ψ Co vt S Δηλαδή η στατιστική S( έχει μέσο 0 διασπορά ως προς t( ίση με ψ και συνδιασπορά Χρησιμοποιώντας την ανισότητα συνδιασποράς (covarace equalty παίρνουμε το φράγμα Cramer Rao Cov t S ( Var t Var S ( Var t ψ και Var t ( ψ Εάν η στατιστική t είναι αμερόληπτος εκτιμητής (ubased estmator για το t ψ και δηλαδή [ ] θα έχουμε ( { } { } R t t t t Va rt Έτσι για αμερόληπτο εκτιμητή t( του ισχύει η ανισότητα R t ( Το effrey s pror χρησιμοποιείται για τον ορισμό oformatve prors (referece prors και είναι της μορφής π Εάν η ϕ με ϕ : Θ Η αντιστρέψιμος μετασχηματισμός της παραμέτρου τότε από το αρχικό μοντέλο Μ { f ( : Θ } ορίζουμε την επαναπαραμετροποίηση Μ { f ( η : η Η } όπου f( η f( ϕ ( η Εάν η pror πυκνότητα π ( με στήριγμα το Θ είναι o formatve για το μοντέλο Μ αυτό δεν σημαίνει ότι και η μετασχηματισμένη πυκνότητα dϕ ( η π ( η π ϕ ( η με στήριγμα Η dη είναι o formatve για το μοντέλο Μ Εάν όμως θέσουμε π π τότε ένα προς ένα και επί (bjecto 5 Σ Ι Χατζησπύρος Σημειώσεις Bayesa Statstcs 04 (v0
6 ( η dϕ dη π( η π ϕ ( η π ( η και τότε μετασχηματίζουμε τον oformatve pror σε η oformatve pror Πράγματι dϕ η d d π( η π( ϕ ( η π π dη dη dη d d log f dη dη d log f( log f( η η dη η η π η π η π η Δείξαμε λοιπόν την εξής πρόταση: Πρόταση Το effrey s pror είναι αναλλοίωτο κάτω από μετασχηματισμούς (reparametrzato varat αυτό το γεγονός αναφέρεται σαν effrey s prcple π ( ϕ π d d dϕ ( η Σημειώστε ότι σε stadard συμβολισμό σημαίνει ότι ϕ fη η fθ ϕ η fη η dη fθ d dη d d Πράγματι εάν ϕ τότε και ϕ dϕ dϕ { } { } { } { } fη η dη P η <Η η+ dη P η < ϕ Θ η+ dη P ϕ η <Θ ϕ η+ dη P <Θ + d f d f η dη f d Θ Η Θ d d Ενώ εάν ϕ τότε και ϕ dϕ dϕ { } { } { } fη η dη P η <Η η+ dη P η < ϕ Θ η+ dη P ϕ η+ dη Θ< ϕ η Σ Ι Χατζησπύρος Σημειώσεις Bayesa Statstcs 04 (v0 6
7 P{ + d Θ< } fθ( u du fθ d fη( η dη fθ d + d effrey s pror για το beta bomal μοντέλο: Έστω Beroull d παρατηρήσεις ~ Beroull ( Θεωρώντας μία παρατήρηση π 0 έχουμε { } log ( + ( ( ( + + που δίνει ( ( Το αντίστοιχο effrey s pror είναι g / ( / π Σ Ι Χατζησπύρος Σημειώσεις Bayesa Statstcs 04 (v0 που είναι proper επειδή η σταθερά κανονικοποίησης του g / / Γ ( 0 0 ( / Γ C g d d π Έτσι C g ( 7 είναι π Be( // π var ( που είναι η κατανομή arcse Η αντίστοιχη posteror για παρατηρήσεις θα είναι ( ( / { } π π π { } / Be + + Παρατηρούμε ότι ( + / ˆ MLE + Ας αναζητήσουμε oformatve συζυγείς prors για το bomal μοντέλο
8 π ( ( g ep c με g και c( log π ( ( a g ep( c και θεωρώντας π g bc a+ παίρνουμε π ( g ep (( b+ c Be( a+ b+ ep Όλες οι pror π Be( a b με a b< είναι oformatve Θα μπορούσαμε μάλιστα να συμπεριλάβουμε και την περίπτωση της uform a b αλλά και την περίπτωση όπου a b 0 Στην τελευταία περίπτωση έχουμε ( (mproper συζυγής και var ( π Σ Ι Χατζησπύρος Σημειώσεις Bayesa Statstcs 04 (v0 8 Var Ορίζουμε τις οικογένειες πυκνοτήτων BB { ~ Be( a b : b a0 a } B { ~ Be( a b : a 0 b 0} Η οικογένεια BB ( και είναι η οικογένεια των oformatve pror για το beta bomal μοντέλο που είναι υποσύνολο της των συζυγών pror για το bomal μοντέλο δειγματοληψίας οικογένειας B Παρατηρούμε ότι π BB αλλά η π στοιχεία του ( ξεχωρίζει από τα υπόλοιπα BB γιατί είναι η μόνη oformatve pror που είναι αναλλοίωτη κάτω από μετασχηματισμούς (δηλαδή και η μετασχηματισμένη της είναι oformatve Φυσικά για κάθε π BB έχουμε a + E( και επειδή 0 a έχουμε E( ˆ MLE a+ Περίπτωση Beta Negatve Bomal + Έστω ~ NB( έχουμε π ( ( και E log ( E( E + ( ( ( Π ( s Π ( ( s ( που δίνει ( + ( ( ( και το αντίστοιχο effrey s pror είναι ( / π
9 / d 0 Η αντίστοιχη posteror είναι που είναι mproper διότι { } { } ( / π π π ( ( Be + Παρατηρούμε ότι E( ˆ MLE + + / + Περίπτωση Gamma Posso d Έστω δεδομένα Posso έχουμε π ( e και! ~ Po( Σ Ι Χατζησπύρος Σημειώσεις Bayesa Statstcs 04 (v0 9 Θεωρώντας μία παρατήρηση ( e log! που δίνει Το αντίστοιχο effrey s pror είναι που δεν είναι proper εφόσον παρατηρήσεις είναι proper / π π d Όμως η αντίστοιχη posteror για + ( π π π ( e Ga + { } { } Παρατηρούμε ότι ( / + / E ˆ MLE Περίπτωση Gamma Gamma d a Έστω δεδομένα Gamma ~ Ga ( a Έχουμε π ( e και a π ( e a a log e Το αντίστοιχο effrey s pror είναι π που δεν είναι proper εφόσον + d Όμως η αντίστοιχη posteror για παρατηρήσεις είναι proper
10 ( ( a a { } { e } e Ga ( a π π π Παρατηρούμε ότι ˆ a MLE Έστω δεδομένα Gamma Ga ( b 0 Σ Ι Χατζησπύρος Σημειώσεις Bayesa Statstcs 04 (v0 d ~ Τότε π b e Γ b και γνωρίζουμε ότι ο συζυγής pror είναι ostadard Η πληροφορία κατά Fsher είναι log b b { } e Ψ Ψ Ψ Γ με ( d 0 log \ d k 0 k Ψ Γ + Το effrey s pror είναι π Ψ Περίπτωση Normal Normal με άγνωστο locato και γνωστό scale ( σ d Εδώ έχουμε δεδομένα της μορφής N Έχουμε π ( ep ( σ ( ( σ σ σ σ π που δεν είναι proper Το αντίστοιχο effrey s pror είναι εφόσον proper ~ π d Όμως η αντίστοιχη posteror για παρατηρήσεις είναι ( ( ep π π π σ τ τ τ ep ( ep ( ep ( + τ σ ep ( N Παρατηρούμε ότι ˆ E MLE Περίπτωση Normal Normal με γνωστό locato και άγνωστο scale d ~ N ( Εδώ έχουμε δεδομένα της μορφής µ Για μία παρατήρηση έχουμε
11 ep ep π µ µ π + 3 µ + log ( 3 µ µ που δεν είναι proper π d Όμως η αντίστοιχη posteror για παρατηρήσεις είναι Το αντίστοιχο effrey s pror είναι π εφόσον proper / π ( ep µ ep t / ( π όπου t µ / ( + π χ t όπου vχ ( t G που δίνει t ( t MLE / ( { } ep t ep t v ( t Παρατήρηση Εάν ~ Ga ( a b τότε Y ~ G ( a b με a b ( a+ b G y a b y ep y > 0 Γ( a y Περίπτωση Gamma Logormal ( µ d Εδώ έχουμε δεδομένα της μορφής LN Έχουμε π ( ep ( log ( µ ep ( log ( µ π Σ Ι Χατζησπύρος Σημειώσεις Bayesa Statstcs 04 (v0 ~
12 log ( log µ ( Και έτσι παίρνουμε ( που δεν είναι proper π d Όμως η αντίστοιχη posteror για παρατηρήσεις Το αντίστοιχο effrey s pror είναι π εφόσον ( είναι proper: π µ µ / ( { } ep ( log Ga ( log που δίνει ( log µ ( log µ Για τον υπολογισμό του ΕΜΠ έχουμε log π ( log ( ( log ( µ ( log µ 0 ( log µ MLE log π ( ( log ( µ 0 log π ( < είναι cove αλλά και π ( είναι cove εφόσον π π π π ( log π ( π ( π ( ( ( ( Σ Ι Χατζησπύρος Σημειώσεις Bayesa Statstcs 04 (v0
13 π ( π ( > > 0 ( π MLE ( log µ ( Οπότε ( Περίπτωση Pareto Uform Γνωρίζουμε ότι ο συζυγής pror για το μοντέλο κατανομή Pareto Fsher είναι ( a d [ ] ~ 0 έχει + π Pa a b > b και ότι η πληροφορία κατά έτσι π ( + ( π Pa που δίνει > Πολυδιάστατη πληροφορία κατά Fsher Όταν η παράμετρος είναι ένα d -διάστατο διάνυσμα η πληροφορία κατά Fsher παίρνει την μορφή ενός d d πίνακα τον Fsher formato Matr ( με ( j στοιχείο S S ( { j} j όπου S ( l π ( d Επειδή S ( 0 για κάθε θα έχουμε ( Cov S( S j( j Αποδεικνύεται ότι όπως και στην μονοδιάστατη περίπτωση θα έχουμε log π j j ( ( Το πολυδιάστατο effrey s pror ορίζεται σαν π det ( Παράδειγμα Σ Ι Χατζησπύρος Σημειώσεις Bayesa Statstcs 04 (v0 3
14 Έστω κανονικές παρατηρήσεις µσ d ~ ( N µσ με ( µσ Θέλουμε να εκτιμήσουμε και τις δύο παραμέτρους µ και σ Θα υπολογίσουμε το effrey s pror χρησιμοποιώντας μόνο μια παρατήρηση π ( µσ ep ( µ σ log π log σ µ σ ( σ ( log π µ σ ( µ ( π log µ σ ( log π µ σ ( π log 3 µ σ σ ( µ ( log π 3 ( ( µ 0 µ σ σ ( log π + 3 σ σ σ ( µ ( π log 3 4 σ σ σ ( µ ( {( } log π µ σ σ σ σ με αποτέλεσμα 0 σ ( µσ 0 σ και π ( µσ det ( ( µσ σ σ Ισχύει ότι π ( µσ π ( µ π ( σ Σ Ι Χατζησπύρος Σημειώσεις Bayesa Statstcs 04 (v0 4
Normal μοντέλο με γνωστή διασπορά, και άγνωστο μέσο
Normal μοντέλο με γνωστή διασπορά, και άγνωστο μέσο Εδώ έχουμε να εκτιμήσουμε τη locato παράμετρο του ormal μοντέλου για γνωστό precso τ σ π x ϑ = N x ϑτ, Θα δείξουμε = δηλαδή η κατανομή δειγματοληψίας
Διαβάστε περισσότεραx π 1 i n Το παραμετρικό μοντέλο πιθανότητας (η
Η Στατιστική συμπερασματολογία (statstcal ferece είναι η επιστήμη που σκοπό έχει την εξαγωγή συμπερασμάτων για τις παραμέτρους ενός πληθυσμού, δηλαδή την εκτίμηση των παραμέτρων του, μελετώντας δείγμα
Διαβάστε περισσότεραΟρίζουμε την τυπική πολυδιάστατη κανονική, σαν την κατανομή του τυχαίου (,, T ( ) μεταξύ τους ανεξάρτητα. Τότε
Η πολυδιάστατη κανονική κατανομή Ορίζουμε την τυπική πολυδιάστατη κανονική, σαν την κατανομή του τυχαίου (,, διανύσματος X X X ), όπου X ~ N (,) και όλα τα X μεταξύ τους ανεξάρτητα Τότε ( ) (,, ) (, )
Διαβάστε περισσότεραΕδώ θα θέσουμε τα θεμέλια της εκτίμησης κατά Bayes αρχίζοντας με τα μονοπαραμετρικά μοντέλα δηλαδή όταν ϑ : Ω Θ.
Μονοπαραμετρικά Μοντέλα Εδώ θα θέσουμε τα θεμέλια της εκτίμησης κατά Bayes αρχίζοντας με τα μονοπαραμετρικά μοντέλα δηλαδή όταν : Ω Θ Εκτίμηση πιθανότητας από boal data Έστω δεδομένα που δίδονται με την
Διαβάστε περισσότεραΦΡΟΝΤΙΣΤΗΡΙΟ 11. β) τον εκτιμητή μέγιστης πιθανοφάνειας για την άγνωστη παράμετρο λ 0.
ΦΡΟΝΤΙΣΤΗΡΙΟ Άσκηση Έστω X, X,..., X d τυχαίες μεταβλητές με ~ Posso ( ), Να εξάγετε α) τη συνάστηση πιθανοφάνειας στις 3 μορφές τις και β) τον εκτιμητή μέγιστης πιθανοφάνειας για την άγνωστη παράμετρο
Διαβάστε περισσότεραΕδώ θα θέσουμε τα θεμέλια της εκτίμησης κατά Bayes αρχίζοντας με τα μονοπαραμετρικά μοντέλα δηλαδή όταν ϑ : Ω Θ.
Μονοπαραμετρικά Μοντέλα Εδώ θα θέσουμε τα θεμέλια της εκτίμησης κατά Bayes αρχίζοντας με τα μονοπαραμετρικά μοντέλα δηλαδή όταν : Ω Θ Εκτίμηση πιθανότητας από boal data Έστω δεδομένα που δίδονται με την
Διαβάστε περισσότεραΛΥΣΕΙΣ ΘΕΜΑΤΩΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Ι ΜΕΡΟΣ Α (Σ. ΧΑΤΖΗΣΠΥΡΟΣ) . Δείξτε ότι η στατιστική συνάρτηση T = X( n)
ΛΥΣΕΙΣ ΘΕΜΑΤΩΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Ι ΜΕΡΟΣ Α (Σ. ΧΑΤΖΗΣΠΥΡΟΣ) Θέμα ο (Παρ..3.4, Παρ..4.3, Παρ..4.8.) Εάν = ( ) τυχαίο δείγμα από την ομοιόμορφη ( 0, ) X X,, X. Δείξτε ότι η στατιστική συνάρτηση T = X = το δειγματικό
Διαβάστε περισσότεραΦΡΟΝΤΙΣΤΗΡΙΑ 7 ΚΑΙ 8
ΦΡΟΝΤΙΣΤΗΡΙΑ 7 ΚΑΙ 8 Άσκηση Έστω X, X,..., X d τυχαίες μεταβλητές με Beroull ( p ), p, Να εξάγετε α) τη συνάρτηση πιθανοφάνειας στις 3 μορφές τις και β) τον εκτιμητή μέγιστης πιθανοφάνειας για την άγνωστη
Διαβάστε περισσότεραconditional posterior distributions είναι standard δηλαδή ξέρουμε να κάνουμε δειγματοληψία από τις κατανομές π ( µτ,x) (, x) (, x) ( )
Δειγματοληψία από την posteror π ( τ, x - Gbbs saplg Υποθέτουμε ότι η posteror έχει μορφή π ( τ, x π ( τ x π ( x και τα δύο full codtoal posteror dstrbutos είναι stadard δηλαδή ξέρουμε να κάνουμε δειγματοληψία
Διαβάστε περισσότεραΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Ακαδ. Έτος 06-07 Διδάσκων: Βασίλης ΚΟΥΤΡΑΣ Λέκτορας v.outras@e.aegea.gr Τηλ: 7035468 Μέθοδος Υπολογισμού
Διαβάστε περισσότεραΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΑ ΤΜΗΜΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΚΑΙ ΑΣΦΑΛΙΣΤΙΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Ι ΜΙΑ ΣΥΝΤΟΜΗ ΑΝΑΣΚΟΠΗΣΗ
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΑ ΤΜΗΜΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΚΑΙ ΑΣΦΑΛΙΣΤΙΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Ι ΜΙΑ ΣΥΝΤΟΜΗ ΑΝΑΣΚΟΠΗΣΗ ΓΕΩΡΓΙΟΣ ΤΖΑΒΕΛΑΣ ΕΠΙΚΟΥΡΟΣ ΚΑΘΗΓΗΤΗΣ Ακαδημαϊκό έτος 03-4 Τι είναι
Διαβάστε περισσότεραA(θ) = n log θ B(x ) = 0. T (x ) = x i. Γ(n)θ n =
ΕΞΕΤΑΣΗ ΤΟΥ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ «ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Ι : ΕΚΤΙΜΗΤΙΚΗ» Πέµπτη 24 Ιουνίου 24 Εξεταστική περίοδος Ιουνίου 24 ΘΕΜΑΤΑ. Θεωρώντας ως κριτήριο το µέσο τετραγωνικό σφάλµα : (α ( µονάδες Εστω, 2 δύο εκτιµητές τού g(θ.
Διαβάστε περισσότεραΟρίζουμε την τυπική πολυδιάστατη κανονική, σαν την κατανομή του τυχαίου (,, T ( ) μεταξύ τους ανεξάρτητα. Τότε
Η πολυδιάστατη κανονική κατανομή Ορίζουμε την τυπική πολυδιάστατη κανονική, σαν την κατανομή του τυχαίου (,, διανύσματος =, όπου ~ N ( 0, και όλα τα μεταξύ τους ανεξάρτητα Τότε = (,, = ( 0, ( 0, f x f
Διαβάστε περισσότεραΣτατιστική Συμπερασματολογία
Στατιστική Συμπερασματολογία Διαφάνειες 1 ου κεφαλαίου Βιβλίο: Κολυβά Μαχαίρα, Φ. & Χατζόπουλος Στ. Α. (2016). Μαθηματική Στατιστική, Έλεγχοι Υποθέσεων. [ηλεκτρ. βιβλ.] Αθήνα: Σύνδεσμος Ελληνικών Ακαδημαϊκών
Διαβάστε περισσότεραεξαρτάται από το θ και για αυτό γράφουµε την σ.π.π. στην εξής µορφή: ( θ, + ) θ θ n 2n (θ,+ ) 1, 0, x θ.
Άσκηση : Έστω Χ,,Χ τυχαίο δείγµα µεγέους από την κατανοµή µε σππ 3 p (,, >, > 0 α είξτε ότι η στατιστική συνάρτηση Τ( Χ : Χ ( m είναι επαρκής για την παράµετρο και πλήρης κ β Βρείτε ΑΕΕ του α Το στήριγµα
Διαβάστε περισσότεραΟρισμός : Η συνάρτηση X : Ω είναι μετρήσιμη εάν 1. της τυχαίας μεταβλητής X : Ω, είναι το πεδίο τιμών της X. Δηλαδή είναι το υποσύνολο του { }
Ορισμός : Η συνάρτηση : Ω είναι μετρήσιμη εάν B B B B = ω Ω : ω B = B { όπου { { Μία μετρήσιμη συνάρτηση : Ω ονομάζεται τυχαία μεταβλητή Ορισμός: Ο χώρος καταστάσεων της τυχαίας μεταβλητής : Ω είναι το
Διαβάστε περισσότεραX = συνεχης. Είναι εμφανές ότι αναγκαία προϋπόθεση για την ύπαρξη της ροπογεννήτριας
Ροπογεννήτριες (mome geerig fucios), πιθανογεννήτριες (robbiliy geerig fucios) και χαρακτηριστικές συναρτήσεις (chrcerisic fucios) Η ροπογεννήτρια συνάρτηση της τμ είναι η πραγματική συνάρτηση πραγματικής
Διαβάστε περισσότεραTMHMA OIKONOMIKΩN ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ Διαγώνισμα Προόδου Στατιστικής III
0 TMHMA OIKONOMIKΩN ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ Διαγώνισμα Προόδου Στατιστικής III Νοέμβριος Eστω,,, τυχαίο δείγμα από κατανομή f( x; ), όπου συμβολίζει άγνωστη παράμετρο (a) Να ορισθεί η έννοια του επαρκούς στατιστικού
Διαβάστε περισσότεραΟρισμός : Η συνάρτηση X : Ω είναι μετρήσιμη εάν 1. της τυχαίας μεταβλητής X : Ω, είναι το πεδίο τιμών της X. Δηλαδή είναι το υποσύνολο του { }
Ορισμός : Η συνάρτηση : Ω είναι μετρήσιμη εάν B B B B = ω Ω : ω B = B { όπου { { Μία μετρήσιμη συνάρτηση : Ω ονομάζεται τυχαία μεταβλητή Ορισμός: Ο χώρος καταστάσεων της τυχαίας μεταβλητής : Ω είναι το
Διαβάστε περισσότερα{ } } ( ) (, ) (, ) (, ) ( x) ( ) ( ) ( ) Άσκηση 21. Άσκηση 22. π π π. Δείξτε ότι εάν xi x. για i = 1, 2 τότε έχουμε ότι οι τ.μ u = x1+ x2.
Άσκηση Δείξτε ότι εάν ~ G (, b v για, τότε έχουμε ότι οι τ.μ u και είναι ανεξάρτητες και u ~ G (, b, v ~ Be(, Η από κοινού των και είναι (, π e e e ( b b b. Ορίζουμε τον ένα-προς-ένα μετασχηματισμό T u
Διαβάστε περισσότεραΕΚΤΙΜΗΣΗ ΠΟΣΟΣΤΙΑΙΩΝ ΣΗΜΕΙΩΝ ΓΙΑ ΕΠΙΛΕΓΜΕΝΟ ΕΚΘΕΤΙΚΟ ΠΛΗΘΥΣΜΟ ΑΠΟ k ΠΛΗΘΥΣΜΟΥΣ
ΚΩΝΣΤΑΝΤΙΝΟΣ Γ. ΑΓΓΕΛΟΥ ΕΚΤΙΜΗΣΗ ΠΟΣΟΣΤΙΑΙΩΝ ΣΗΜΕΙΩΝ ΓΙΑ ΕΠΙΛΕΓΜΕΝΟ ΕΚΘΕΤΙΚΟ ΠΛΗΘΥΣΜΟ ΑΠΟ k ΠΛΗΘΥΣΜΟΥΣ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΗ ΔΙΑΤΡΙΒΗ ΣΧΟΛΗ ΘΕΤΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΔΙΑΤΜΗΜΑΤΙΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ «ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ
Διαβάστε περισσότερα( t) ( ) ( 0,1) ( ) ( ) ( ) ( ) Κεντρικό Οριακό Θεώρημα (Central Limit Theorem Lindeberg Levy) τότε η τ.μ. Sn
Κεντρικό Οριακό Θεώρημα (Cetral Lmt Theorem Leberg Levy Εάν ~ f (, με [ ] µ, Var [ ] σ < και S τότε η τμ S ( S S µ συγκίνει ως προς κατανομή (coverges strbuto στη Var S σ ( N ( 0,, δηαδή N( 0, ή ισοδύναμα
Διαβάστε περισσότεραΣτατιστική. Εκτιμητική
Στατιστική Εκτιμητική Χατζόπουλος Σταύρος 28/2/2018 και 01 /03/2018 Εισαγωγή Το αντικείμενο της Στατιστικής είναι η εξαγωγή συμπερασμάτων που αφορούν τον πληθυσμό ή το φαινόμενο που μελετάμε, με τη βοήθεια
Διαβάστε περισσότεραHMY 795: Αναγνώριση Προτύπων
HMY 795: Αναγνώριση Προτύπων Διάλεξη 6 Κατανομές πιθανότητας και εκτίμηση παραμέτρων Κατανομές πιθανότητας και εκτίμηση παραμέτρων κανονικές τυχαίες μεταβλητές Εκτίμηση παραμέτρων δυαδικές τυχαίες μεταβλητές
Διαβάστε περισσότεραΑπλή Παλινδρόμηση και Συσχέτιση
Απλή Παλινδρόμηση και Συσχέτιση Πωλήσεις, Δαπάνες Διαφήμισης και Αριθμός Πωλητών Έτος Πωλήσεις (χιλ ) Διαφήμιση (χιλ ) Πωλητές (Άτομα) Έτος Πωλήσεις (χιλ ) Διαφήμιση (χιλ ) Πωλητές (Άτομα) 98 050 6 3 989
Διαβάστε περισσότεραΚΕΦΑΛΑΙΟ 0. Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση. Ένα Πρόβλημα. Η επιδιωκόμενη ιδιότητα. Ένα χρήσιμο γράφημα. Οι υπολογισμοί. Η μέθοδος ελαχίστων τετραγώνων ...
ΚΕΦΑΛΑΙΟ 0 Ένα Πρόβλημα Δεδομένα.6 3. 3.8 4. 4.4 5.8 6.0 6.7 7. 7.8 5.6 7.9 8.0 8. 8. 9. 9.5 9.4 9.6 9.9 Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση Μωυσιάδης Χρόνης 6 o Εξάμηνο Μαθηματικών Έχει σχέση το με το ; Ειδικότερα
Διαβάστε περισσότεραΣέργιος Θεοδωρίδης Κωνσταντίνος Κουτρούμπας. Version 2
Σέργιος Θεοδωρίδης Κωνσταντίνος Κουτρούμπας Verson Σχεδιαζόντας ταξινομητές: Τα δεδομένα Στην πράξη η γνώση σχετικά διαδικασία γέννεσης των δεδομένων είναι πολύ σπάνια γνωστή. Το μόνο που έχουμε στη διάθεσή
Διαβάστε περισσότεραCRAMER-RAO ΚΑΤΩ ΦΡΑΓΜΑ - ΑΠΟ ΟΤΙΚΟΙ ΕΚΤΙΜΗΤΕΣ
CRAMER-RAO ΚΑΤΩ ΦΡΑΓΜΑ - ΑΠΟ ΟΤΙΚΟΙ ΕΚΤΙΜΗΤΕΣ Τµήµα Μαθηµατικών, Πανεπιστήµιο Πατρών Θεώρηµα Cramer-Rao Θεώρηµα Cramer-Rao Εστω X = (X 1, X,...,X n ) ένα δείγµα µε από κοινού πυκνότητα πιθανότητας f X
Διαβάστε περισσότεραΕφαρμοσμένη Στατιστική Δημήτριος Μπάγκαβος Τμήμα Μαθηματικών και Εφαρμοσμένων Μαθηματικών Πανεπισ τήμιο Κρήτης 13 Μαρτίου /31
Εφαρμοσμένη Στατιστική Δημήτριος Μπάγκαβος Τμήμα Μαθηματικών και Εφαρμοσμένων Μαθηματικών Πανεπιστήμιο Κρήτης 13 Μαρτίου 2017 1/31 Βασικοί ορισμοί. Ορισμός 1: Τυχαίο δείγμα. Τυχαίο δείγμα μεγέθους n από
Διαβάστε περισσότερακαι Y εάν και 4. Να βρεθούν οι κατανομές των υπό συνθήκη τ.μ. [ Y Y ] και [ ] p x x p x p x Po x Po x e
Παράδειγμα Οι τμ μεταβητές X παραμέτρους X είναι ανεξάρτητες κατανέμονται σαν Posso με Να βρεθεί οι από κοινού κατανομή των X X Ποία η από κοινού των τμ Y Y εάν Y Y T X X X + X X Βρείτε τις περιθώριες
Διαβάστε περισσότεραΑπλή Γραμμική Παλινδρόμηση και Συσχέτιση 19/5/2017
Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση και Συσχέτιση 2 Εισαγωγή Η ανάλυση παλινδρόμησης περιλαμβάνει το σύνολο των μεθόδων της στατιστικής που αναφέρονται σε ποσοτικές σχέσεις μεταξύ μεταβλητών Πρότυπα παλινδρόμησης
Διαβάστε περισσότεραΜέρος II. Στατιστική Συμπερασματολογία (Inferential Statistics)
Μέρος II. Στατιστική Συμπερασματολογία (Inferential Statistics) Τυχαίο δείγμα και στατιστική συνάρτηση Χ={x 1, x,, x n } τυχαίο δείγμα μεγέθους n προερχόμενο από μια (παραμετρική) κατανομή με σ.π.π. f(x;θ).
Διαβάστε περισσότεραΕκτιμητές Μεγίστης Πιθανοφάνειας (Maximum Likelihood Estimators MLE)
Εκτιμητές Μεγίστης Πιθανοφάνειας (Maximum Likelihood Estimators MLE) Εστω τ.δ. X={x, x,, x } με κατανομή με σ.π.π. f(x;θ). Η από-κοινού σ.π.π. των δειγμάτων είναι η συνάρτηση L f x, x,, x; f x i ; και
Διαβάστε περισσότερα(p 1) (p m) (m 1) (p 1)
ΠΑΡΑΓΟΝΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ Σκοπός της παραγοντικής ανάλυσης είναι να περιγράψει την συνδιασπορά μεταξύ των μεταβλητών με την βοήθεια τυχαίων άγνωστων ποσοτήτων που ονομάζονται παράγοντες. Το μοντέλο είναι το
Διαβάστε περισσότεραΕΝΤΥΠΟ ΘΕΜΑΤΩΝ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ
F3W.PR09 Όνομα: Επίθετο: Ημερομηνία: 7/0/07 Πρωί: Απόγευμα: Θεματική ενότητα: Αναλογιστικά Πρότυπα Επιβίωσης Ερώτηση Εάν η τυχαία μεταβλητή Τ έχει συνάρτηση πυκνότητας f ep 3 3 να υπολογίσετε το 90 ο εκατοστημόριο
Διαβάστε περισσότεραΔιάλεξη 1: Στατιστική Συμπερασματολογία - Εκτίμηση Σημείου
Διάλεξη 1: Στατιστική Συμπερασματολογία - Εκτίμηση Σημείου Στατιστική Συμπερασματολογία Εκτιμητική Έλεγχος Στατιστικών Υποθέσεων εκτιμήτρια συνάρτηση, ˆ θ σημειακή εκτίμηση εκτίμηση με διάστημα εμπιστοσύνης
Διαβάστε περισσότεραΘΕΩΡΙΑ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ 3 ο ΦΡΟΝΤΙΣΤΗΡΙΟ ΛΥΣΕΙΣ ΤΩΝ ΑΣΚΗΣΕΩΝ
ΘΕΩΡΙΑ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ 3 ο ΦΡΟΝΤΙΣΤΗΡΙΟ ΛΥΣΕΙΣ ΤΩΝ ΑΣΚΗΣΕΩΝ ΑΣΚΗΣΗ Σύμφωνα με στοιχεία από το Πανεπιστήμιο της Οξφόρδης η πιθανότητα ένας φοιτητής να αποφοιτήσει μέσα σε 5 χρόνια από την ημέρα εγγραφής του στο
Διαβάστε περισσότεραΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Ακαδ. Έτος 06-07 Διδάσκων: Βασίλης ΚΟΥΤΡΑΣ Λέκτορας v.koutras@fme.aegea.gr Τηλ: 7035468 Εκτίμηση Διαστήματος
Διαβάστε περισσότεραΣτατιστική Συμπερασματολογία
Στατιστική Συμπερασματολογία Διαφάνειες 5 ου κεφαλαίου Ελεγχοσυναρτήσεις για τις Παραμέτρους της Κανονικής Κατανομής Σταύρος Χατζόπουλος 08/05/207, 5/05/207 Εισαγωγή Στις παραγράφους που ακολουθούν παρουσιάζονται
Διαβάστε περισσότεραΣτατιστική Συμπερασματολογία
Στατιστική Συμπερασματολογία Διαφάνειες 4 ου κεφαλαίου Ελεγχοσυναρτήσεις Γενικευμένου Λόγου Πιθανοφανειών Σταύρος Χατζόπουλος 27/03/2017, 03/04/2017, 24/04/2017 1 Εισαγωγή Έστω το τ.δ. X,,, από την κατανομή
Διαβάστε περισσότεραδειγματοληψίας ανήκει στην EF όταν μπορεί να τεθεί στην μορφή: = και σταθερά i j j i δειγματοληψίας, δεν θα πρέπει να εξαρτάται από την παράμετρο ϑ.
Στην πολυμετβλητή περίπτωση d ϑ ϑ ϑ d Θ το μοντέλο δειγμτοληψίς νήκει στην EF ότν μπορεί ν τεθεί στην μορφή: π ( x ϑ) h( x) exp{ c( ϑ) t( x) } ( ) όπου ( ϑ) ( ϑ) ( ϑ) c c c d το διάνυσμ των φυσικών πρμέτρων
Διαβάστε περισσότεραΑνισότητα Cramér Rao
Ανισότητα Craér Rao όταν πληρούνται Ορισμός. Στο στατιστικό μοντέλο {,, f ( x; ), Θ } οι συνήκες: i) Το στήριγμα S= { x :f( x;) > 0, Θ } ii) iii) Υπάρχει η μερική παράγωγος ( ) iv) Ισχύει η σχέση ( ) (
Διαβάστε περισσότεραΜέθοδος μέγιστης πιθανοφάνειας
Αν x =,,, παρατηρήσεις των Χ =,,,, τότε έχουμε διαθέσιμο ένα δείγμα Χ={Χ, =,,,} της κατανομής F μεγέθους με από κοινού σκ της Χ f x f x Ορισμός : Θεωρούμε ένα τυχαίο δείγμα Χ=(Χ, Χ,, Χ ) από πληθυσμό το
Διαβάστε περισσότεραΛΟΓΙΣΜΟΣ ΕΝΟΤΗΤΑ 7: ΣΥΝΕΠΕΙΕΣ ΘΕΩΡΗΜΑΤΟΣ ΜΕΣΗΣ ΤΙΜΗΣ
ΚΕΦΑΛΑΙΟ 3ο: ΔΙΑΦΟΡΙΚΟΣ ΛΟΓΙΣΜΟΣ ΕΝΟΤΗΤΑ 7: ΣΥΝΕΠΕΙΕΣ ΘΕΩΡΗΜΑΤΟΣ ΜΕΣΗΣ ΤΙΜΗΣ [Κεφ..6: Συνέπειες του Θεωρήματος της Μέσης Τιμής πλην της Ενότητας Μονοτονία Συνάρτησης του σχολικού βιβλίου]. ΠΑΡΑΔΕΙΓΜΑΤΑ
Διαβάστε περισσότεραΜέρος V. Ανάλυση Παλινδρόμηση (Regression Analysis)
Μέρος V. Ανάλυση Παλινδρόμηση (Regresso Aalss) Βασικές έννοιες Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση Πολλαπλή Παλινδρόμηση Εφαρμοσμένη Στατιστική Μέρος 5 ο - Κ. Μπλέκας () Βασικές έννοιες Έστω τ.μ. Χ,Υ όπου υπάρχει
Διαβάστε περισσότεραΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Ακαδ. Έτος 06-07 Διδάσκων: Βασίλης ΚΟΥΤΡΑΣ Λέκτορας v.koutras@fme.aegea.gr Τηλ: 7035468 Εκτίμηση Παραμέτρων
Διαβάστε περισσότεραΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Ι Συμπληρωματικές Σημειώσεις Δημήτριος Παντελής
ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Ι Συμπληρωματικές Σημειώσεις Δημήτριος Παντελής ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΕΣ ΕΚΤΙΜΗΣΕΙΣ Οι συναρτήσεις πιθανότητας ή πυκνότητας πιθανότητας των διαφόρων τυχαίων μεταβλητών χαρακτηρίζονται από κάποιες
Διαβάστε περισσότεραΕφαρμοσμένη Στατιστική
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΙΩΑΝΝΙΝΩΝ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Εφαρμοσμένη Στατιστική Εκτιμητική Διδάσκων: Επίκουρος Καθηγητής Κωνσταντίνος Μπλέκας Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης
Διαβάστε περισσότεραΕισαγωγή στη θεωρία ακραίων τιμών
Εισαγωγή στη θεωρία ακραίων τιμών Αντικείμενο της θεωρίας ακραίων τιμών αποτελεί: Η ανάπτυξη και μελέτη στοχαστικών μοντέλων με σκοπό την επίλυση προβλημάτων που σχετίζονται με την εμφάνιση «πολύ μεγάλων»
Διαβάστε περισσότεραCS 1675 Introduction to Machine Learning Lecture 7. Density estimation. Milos Hauskrecht 5329 Sennott Square
CS 675 Itroducto to Mache Learg Lecture 7 esty estmato Mlos Hausrecht mlos@cs.tt.edu 539 Seott Square ata: esty estmato {.. } a vector of attrbute values Objectve: estmate the model of the uderlyg robablty
Διαβάστε περισσότεραΘΕΩΡΙΑ ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑΣ ΣΥΝΟΠΤΙΚΕΣ ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ
ΘΕΩΡΙΑ ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑΣ ΣΥΝΟΠΤΙΚΕΣ ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΑΠΛΟ ΓΡΑΜΜΙΚΟ ΥΠΟΔΕΙΓΜΑ Συντελεστής συσχέτισης (εκτιμητής Person: r, Y ( ( Y Y xy ( ( Y Y x y, όπου r, Y (ισχυρή θετική γραμμική συσχέτιση όταν, ισχυρή αρνητική
Διαβάστε περισσότεραΕφαρμοσμένη Στατιστική
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΙΩΑΝΝΙΝΩΝ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Εφαρμοσμένη Στατιστική Παλινδρόμηση Διδάσκων: Επίκουρος Καθηγητής Κωνσταντίνος Μπλέκας Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης
Διαβάστε περισσότερα- ΟΡΙΟ - ΣΥΝΕΧΕΙΑ ΣΥΝΑΡΤΗΣΗΣ ΕΝΟΤΗΤΑ 6: ΜΗ ΠΕΠΕΡΑΣΜΕΝΟ ΟΡΙΟ ΣΤΟ
ΚΕΦΑΛΑΙΟ ο: ΣΥΝΑΡΤΗΣΕΙΣ - ΟΡΙΟ - ΣΥΝΕΧΕΙΑ ΣΥΝΑΡΤΗΣΗΣ ΕΝΟΤΗΤΑ 6: ΜΗ ΠΕΠΕΡΑΣΜΕΝΟ ΟΡΙΟ ΣΤΟ R - ΟΡΙΟ ΣΥΝΑΡΤΗΣΗΣ ΣΤΟ ΑΠΕΙΡΟ - ΠΕΠΕΡΑΣΜΕΝΟ ΟΡΙΟ ΑΚΟΛΟΥΘΙΑΣ [Κεφ..6: Μη Πεπερασμένο Όριο στο R - Κεφ..7: Όρια Συνάρτησης
Διαβάστε περισσότεραHMY 795: Αναγνώριση Προτύπων
HMY 795: Αναγνώριση Προτύπων Διάλεξη 2 Επισκόπηση θεωρίας πιθανοτήτων Τυχαίες μεταβλητές: Βασικές έννοιες Τυχαία μεταβλητή: Μεταβλητή της οποίας δε γνωρίζουμε με βεβαιότητα την τιμή (σε αντίθεση με τις
Διαβάστε περισσότεραΣέργιος Θεοδωρίδης Κωνσταντίνος Κουτρούμπας. Version 2
Σέργιος Θεοδωρίδης Κωνσταντίνος Κουτρούμπας Verson ΑΝΑΓΝΩΡΙΣΗ ΠΡΟΤΥΠΩΝ ATTERN RECOGNITION Τυπικές περιοχές εφαρμογής Μηχανική όραση Machne vson Αναγνώριση χαρακτήρων Character recognton OCR Ιατρική διάγνωση
Διαβάστε περισσότερα2. Η πιθανότητα της αριθμήσιμης ένωσης ξένων μεταξύ τους ενδεχομένων είναι το άθροισμα των πιθανοτήτων των ενδεχομένων.
Ένα μέτρο πιθανότητας πάνω στο δειγματικός χώρο Ω, είναι μία συνάρτηση P ( ) που αντιστοιχεί σε υποσύνολα του Ω, έναν αριθμό στο [ 0, ], με τις εξής ιδιότητες: P ( Ω ) 2 Η πιθανότητα της αριθμήσιμης ένωσης
Διαβάστε περισσότερα3. Κατανομές πιθανότητας
3. Κατανομές πιθανότητας Τυχαία Μεταβλητή Τυχαία μεταβλητή (τ.μ.) (X) είναι μια συνάρτηση που σε κάθε σημείο (ω) ενός δειγματικού χώρου (Ω) αντιστοιχεί έναν πραγματικό αριθμό. Ω ω X (ω ) R Διακριτή τ.μ.
Διαβάστε περισσότεραx y max(x))
ΚΕΦΑΛΑΙΟ 0 Απλή Γραµµική Παλινδρόµηση Μωυσιάδης Χρόνης 6 o Εξάµηνο Μαθηµατικών Ένα Πρόβληµα εδοµένα.6 3. 3.8 4. 4.4 5.8 6.0 6.7 7. 7.8 y 5.6 7.9 8.0 8. 8. 9. 9.5 9.4 9.6 9.9 Έχει σχέση το yµε το ; Ειδικότερα
Διαβάστε περισσότεραΔειγματοληψία. Πρέπει να γνωρίζουμε πως πήραμε το δείγμα Το πλήθος n ij των παρατηρήσεων σε κάθε κελί είναι τ.μ. με μ ij συμβολίζουμε την μέση τιμή:
Δειγματοληψία Πρέπει να γνωρίζουμε πως πήραμε το δείγμα Το πλήθος των παρατηρήσεων σε κάθε κελί είναι τ.μ. με μ συμβολίζουμε την μέση τιμή: Επομένως στην δειγματοληψία πινάκων συνάφειας αναφερόμαστε στον
Διαβάστε περισσότεραΜ Ε Ρ Ο Σ B. Στατιστική Συμπερασματολογία
Μ Ε Ρ Ο Σ B Στατιστική Συμπερασματολογία ΚΕΦΑΛΑΙΟ EKTIMHTIKH: ΣΗΜΕΙΑΚΗ ΕΚΤΙΜΗΣΗ ΤΟ ΠΡΟΒΛΗΜΑ ΤΗΣ ΕΚΤΙΜΗΤΙΚΗΣ Σε πολλές περιπτώσεις στην στατιστική, συναντώνται προβλήματα για τα οποία απαιτείται να εκτιμηθεί
Διαβάστε περισσότεραΣΧΟΛΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΤΜΗΜΑ ΟΡΓΑΝΩΣΗΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΔΙΔΑΣΚΩΝ: ΘΑΝΑΣΗΣ ΚΑΖΑΝΑΣ. Οικονομετρία
ΣΧΟΛΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΤΜΗΜΑ ΟΡΓΑΝΩΣΗΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΔΙΔΑΣΚΩΝ: ΘΑΝΑΣΗΣ ΚΑΖΑΝΑΣ Οικονομετρία 6.1 Ετεροσκεδαστικότητα: Εισαγωγή Συχνά, η υπόθεση της σταθερής διακύμανσης των όρων σφάλματος,
Διαβάστε περισσότεραΑΛΓΕΒΡΑ Α ΛΥΚΕΙΟΥ. 8. Πότε το γινόμενο δύο ή περισσοτέρων αριθμών παραγόντων είναι ίσο με το μηδέν ;
ΑΛΓΕΒΡΑ Α ΛΥΚΕΙΟΥ ΚΕΦΑΛΑΙΟ ο : ( ΕΡΩΤΗΣΕΙΣ ΘΕΩΡΙΑΣ ) ΠΑΡΑΤΗΡΗΣΗ : Το κεφάλαιο αυτό περιέχει πολλά θέματα που είναι επανάληψη εννοιών που διδάχθηκαν στο Γυμνάσιο γι αυτό σ αυτές δεν θα επεκταθώ αναλυτικά
Διαβάστε περισσότεραΕφαρμοσμένη Στατιστική
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΙΩΑΝΝΙΝΩΝ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Εφαρμοσμένη Στατιστική Εκτιμητική Διδάσκων: Επίκουρος Καθηγητής Κωνσταντίνος Μπλέκας Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης
Διαβάστε περισσότεραΕφαρμοσμένα Μαθηματικά ΙΙ Εξέταση Σεπτεμβρίου Διδάσκων: Ι. Λυχναρόπουλος
/8/5 Εφαρμοσμένα Μαθηματικά ΙΙ Εξέταση Σεπτεμβρίου Διδάσκων: Ι. Λυχναρόπουλος Άσκηση (Μονάδες.5) Υπολογίστε το διπλό ολοκλήρωμα / I y dyd συντεταγμένες. Επίσης σχεδιάστε το χωρίο ολοκλήρωσης. Λύση: Το
Διαβάστε περισσότεραΣτοιχεία της θεωρίας εκτίμησης παραμέτρων
Κεφάλαιο 4 Στοιχεία της θεωρίας εκτίμησης παραμέτρων 4. Το πρόβλημα της εκτίμησης παραμέτρων Στο πρόβλημα της εκτίμησης παραμέτρων υποθέτουμε πως έχουμε στη διάθεσή μας ένα πεπερασμένο σύνολο από μετρήσεις
Διαβάστε περισσότεραΣυνολοκλήρωση και μηχανισμός διόρθωσης σφάλματος
ΜΑΘΗΜΑ 10 ο Συνολοκλήρωση και μηχανισμός διόρθωσης σφάλματος Η μέθοδος της συνολοκλήρωσης είναι ένας τρόπος με τον οποίο μπορούμε να εκτιμήσουμε τη μακροχρόνια σχέση ισορροπίας που υπάρχει μεταξύ δύο ή
Διαβάστε περισσότεραΣτατιστική Επιχειρήσεων Ι
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Στατιστική Επιχειρήσεων Ι Ενότητα 5: Παλινδρόμηση Συσχέτιση θεωρητική προσέγγιση Μιλτιάδης Χαλικιάς, Επίκουρος Καθηγητής Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων
Διαβάστε περισσότεραΠανεπιστήμιο Ιωαννίνων Ακαδ. Έτος Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής. Παρασκευάς Τσανταρλιώτης Α.Μ. 318
Πανεπιστήμιο Ιωαννίνων Ακαδ. Έτος 2014-15 Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής Εαρινό Εξάμηνο Παρασκευάς Τσανταρλιώτης Α.Μ. 318 Μηχανική Μάθηση Εργασία 1 Άσκηση 1 a. Αρχικά πρέπει να βρούμε τις παραμέτρους
Διαβάστε περισσότεραM. J. Lighthill. g(y) = f(x) e 2πixy dx, (1) d N. g (p) (y) =
Εισαγωγή στην ανάλυση Fourier και τις γενικευμένες συναρτήσεις * M. J. Lighthill μετάφραση: Γ. Ευθυβουλίδης ΚΕΦΑΛΑΙΟ 2 Η ΘΕΩΡΙΑ ΤΩΝ ΓΕΝΙΚΕΥΜΕΝΩΝ ΣΥΝΑΡΤΗΣΕΩΝ ΚΑΙ ΤΩΝ ΜΕΤΑΣΧΗΜΑΤΙΣΜΩΝ ΤΟΥΣ FOURIER 2.1. Καλές
Διαβάστε περισσότεραΨηφιακές Τηλεπικοινωνίες. Βέλτιστος Δέκτης
Ψηφιακές Τηλεπικοινωνίες Βέλτιστος Δέκτης Σύνδεση με τα Προηγούμενα Επειδή το πραγματικό κανάλι είναι αναλογικό, κατά τη διαβίβαση ψηφιακής πληροφορίας, αντιστοιχίζουμε τα σύμβολα σε αναλογικές κυματομορφές
Διαβάστε περισσότεραΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΕΣ
15/1/009 ΤΕΙ ΥΤΙΚΗΣ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΠΑΡΑΡΤΗΜΑ ΚΑΣΤΟΡΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ & ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ Η/Υ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΕΣ 10 o ΜΑΘΗΜΑ Ι ΑΣΚΩΝ ΒΑΣΙΛΕΙΑ ΗΣ ΓΕΩΡΓΙΟΣ Email: gvasil@math.auth.gr Ιστοσελίδα Μαθήματος:
Διαβάστε περισσότεραΣτατιστική Συμπερασματολογία
4. Εκτιμητική Στατιστική Συμπερασματολογία εκτιμήσεις των αγνώστων παραμέτρων μιας γνωστής από άποψη είδους κατανομής έλεγχο των υποθέσεων που γίνονται σε σχέση με τις παραμέτρους μιας κατανομής και σε
Διαβάστε περισσότεραΣέργιος Θεοδωρίδης Κωνσταντίνος Κουτρούμπας. Version 2
Σέργιος Θεοδωρίδης Κωνσταντίνος Κουτρούμπας Versio A ΠΑΡΑΜΕΤΡΙΚΟΙ ΤΑΞΙΝΟΜΗΤΕΣ ΒΑΣΙΣΜΕΝΟΙ ΣΕ ΣΥΝΑΡΤΗΣΕΙΣ ΔΙΑΚΡΙΣΗΣ Η περίπτωση του ταξινομητή Bayes Εκτίμηση μέγιστης εκ των υστέρων πιθανότητας Maimum Aoseriori
Διαβάστε περισσότεραX 1 X 2. X d X = 2 Y (x) = e x 2. f X+Y (x) = f X f Y (x) = f X (y)f Y (x y)dy. exp. exp. dy, (1) f X+Y (x) = j= σ2 2) exp x 2 )
Εστω X : Ω R d τυχαίο διάνυσμα με ΠΟΛΥΔΙΑΣΤΑΤΗ ΚΑΝΟΝΙΚΗ ΚΑΤΑΝΟΜΗ X Εχουμε δει ότι η γνώση της κατανομής καθεμιάς από τις X, X,, X d δεν αρκεί για να προσδιορίσουμε την κατανομή του X, αφού δεν περιέχει
Διαβάστε περισσότεραΕΘΝΙΚΟ ΚΑΙ ΚΑΠΟΔΙΣΤΡΙΑΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΤΑΥΤΟΤΗΤΕΣ ΣΥΝΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ ΠΟΛΥΔΙΑΣΤΑΤΩΝ ΜΕΤΑΒΛΗΤΩΝ ΜΕ ΕΦΑΡΜΟΓΕΣ ΣΤΑ ΔΙΑΤΕΤΑΓΜΕΝΑ ΔΕΙΓΜΑΤΑ
ΕΘΝΙΚΟ ΚΑΙ ΚΑΠΟΔΙΣΤΡΙΑΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΚΑΙ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗΣ ΕΡΕΥΝΑΣ ΤΑΥΤΟΤΗΤΕΣ ΣΥΝΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ ΠΟΛΥΔΙΑΣΤΑΤΩΝ ΜΕΤΑΒΛΗΤΩΝ ΜΕ ΕΦΑΡΜΟΓΕΣ ΣΤΑ ΔΙΑΤΕΤΑΓΜΕΝΑ ΔΕΙΓΜΑΤΑ Χρήστος
Διαβάστε περισσότεραΜέϑοδοι Εφαρμοσμένων Μαϑηματιϰών (ΜΕΜ 274) Φυλλάδιο 2
Μέϑοδοι Εφαρμοσμένων Μαϑηματιϰών (ΜΕΜ 274) Φυλλάδιο 2 ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΕΝΝΟΙΑ ΤΗΣ ΑΣΥΜΠΤΩΤΙΚΗΣ ΣΕΙΡΑΣ Εστω μη ϰενά διαστήματα J, I R, με 0 Ī. Ονομάζουμε μεταβλητή το x J ϰαι ασυμπτωτιϰή (ή διαταραϰτιϰή) παράμετρο
Διαβάστε περισσότεραΔειγματοληψία. Πρέπει να γνωρίζουμε πως πήραμε το δείγμα Το πλήθος n ij των παρατηρήσεων σε κάθε κελί είναι τ.μ. με μ ij συμβολίζουμε την μέση τιμή:
Δειγματοληψία Πρέπει να γνωρίζουμε πως πήραμε το δείγμα Το πλήθος των παρατηρήσεων σε κάθε κελί είναι τ.μ. με μ συμβολίζουμε την μέση τιμή: Επομένως στην δειγματοληψία πινάκων συνάφειας αναφερόμαστε στον
Διαβάστε περισσότεραΣ ΤΑΤ Ι Σ Τ Ι Κ Η. Statisticum collegium iv
Σ ΤΑΤ Ι Σ Τ Ι Κ Η i Statisticum collegium iv Στατιστική Συμπερασματολογία Ι Σημειακές Εκτιμήσεις Διαστήματα Εμπιστοσύνης Στατιστική Συμπερασματολογία (Statistical Inference) Το πεδίο της Στατιστικής Συμπερασματολογία,
Διαβάστε περισσότεραΤΥΧΑΙΕΣ ΜΕΤΑΒΛΗΤΕΣ ΚΑΙ ΚΑΤΑΝΟΜΕΣ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΩΝ - ΑΣΚΗΣΕΙΣ. αλλού
ΤΥΧΑΙΕΣ ΜΕΤΑΒΛΗΤΕΣ ΚΑΙ ΚΑΤΑΝΟΜΕΣ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΩΝ - ΑΣΚΗΣΕΙΣ. Η τυχαία μεταβλητή Χ έχει συνάρτηση πιθανότητας που δίνεται από τον πίνακα: x f(x) / / / / / Να βρεθεί η μέση τιμή και η διασπορά.. Η τυχαία μεταβλητή
Διαβάστε περισσότεραΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Ακαδ. Έτος 08-09 Διδάσκων: Βασίλης ΚΟΥΤΡΑΣ Επικ. Καθηγητής v.koutras@fme.aegea.gr Τηλ: 7035468 Εκτίμηση Διαστήματος
Διαβάστε περισσότεραΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΩΣ ΤΜΗΜΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΚΑΙ ΑΣΦΑΛΙΣΤΙΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ Εξετάσεις περιόδου στο μάθημα ΑΝΑΛΥΣΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗΣ
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΩΣ ΤΜΗΜΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΚΑΙ ΑΣΦΑΛΙΣΤΙΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ Εξετάσεις περιόδου στο μάθημα ΑΝΑΛΥΣΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗΣ Ονοματεπώνυμο: Όνομα Πατρός:... Σ ΑΜ:. Ημερομηνία: Παρακαλώ μη γράφετε στα παρακάτω
Διαβάστε περισσότεραΣ ΤΑΤ Ι Σ Τ Ι Κ Η ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ
Σ ΤΑΤ Ι Σ Τ Ι Κ Η i ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ Κατανομή Δειγματοληψίας του Δειγματικού Μέσου Ο Δειγματικός Μέσος X είναι μια Τυχαία Μεταβλητή. Καθώς η επιλογή και χρήση διαφορετικών δειγμάτων από έναν
Διαβάστε περισσότερα2. Η πιθανότητα της ένωσης δύο ξένων μεταξύ τους (ασυμβίβαστων) ενδεχομένων είναι το άθροισμα των πιθανοτήτων των ενδεχομένων.
Ένα μέτρο πιθανότητας πάνω στο δειγματικός χώρο Ω, είναι μία συνάρτηση P, που αντιστοιχεί σε υποσύνολα του Ω έναν αριθμό στο [ 0, ] και έχει τις εξής ιδιότητες:. P ( Ω ).. Η πιθανότητα της ένωσης δύο ξένων
Διαβάστε περισσότεραΕΚΤΙΜΙΣΗ ΜΕΓΙΣΤΗΣ ΠΙΘΑΝΟΦΑΝΕΙΑΣ
3.1 Εισαγωγή ΕΚΤΙΜΙΣΗ ΜΕΓΙΣΤΗΣ ΠΙΘΑΝΟΦΑΝΕΙΑΣ Στο κεφ. 2 είδαμε πώς θα μπορούσαμε να σχεδιάσουμε έναν βέλτιστο ταξινομητή εάν ξέραμε τις προγενέστερες(prior) πιθανότητες ( ) και τις κλάση-υπό όρους πυκνότητες
Διαβάστε περισσότεραHMY 795: Αναγνώριση Προτύπων
HMY 795: Αναγνώριση Προτύπων Διάλεξη 5 Κατανομές πιθανότητας και εκτίμηση παραμέτρων Κατανομές πιθανότητας και εκτίμηση παραμέτρων δυαδικές τυχαίες μεταβλητές Διαχωριστικές συναρτήσεις Ταξινόμηση κανονικών
Διαβάστε περισσότεραΣτατιστική Επιχειρήσεων ΙΙ
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα Στατιστική Επιχειρήσεων ΙΙ Ενότητα #3: Εκτιμητική Μιλτιάδης Χαλικιάς Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό
Διαβάστε περισσότεραΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Β μέρος: Ετεροσκεδαστικότητα. Παπάνα Αγγελική
ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ Ενότητα 10: Οικονομετρικά προβλήματα: Παραβίαση των υποθέσεων Β μέρος: Ετεροσκεδαστικότητα Παπάνα Αγγελική Μεταδιδακτορική ερευνήτρια, ΑΠΘ E-mail: angeliki.papana@gmail.com, agpapana@auth.gr
Διαβάστε περισσότεραΣημειακή εκτίμηση και εκτίμηση με διάστημα. 11 η Διάλεξη
Σημειακή εκτίμηση και εκτίμηση με διάστημα 11 η Διάλεξη Εκτιμήτρια Κάθε στατιστική συνάρτηση που χρησιμοποιείται για την εκτίμηση μιας παραμέτρου ενός πληθυσμού (π.χ. ο δειγματικός μέσος) Σημειακή εκτίμηση
Διαβάστε περισσότεραΕπισκόπηση ύλης Πιθανοτήτων: Μέρος ΙΙ. M. Kούτρας
Επισκόπηση ύλης Πιθανοτήτων: Μέρος ΙΙ M. Kούτρας Πειραιάς, 2014 1 Από κοινού συνάρτηση πιθανότητας μιας δισδιάστατης διακριτής τυχαίας μεταβλητής Με λόγια, η f ( x, y) δίνει την πιθανότητα να εμφανισθεί
Διαβάστε περισσότεραΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ. Επικ. Καθ. Στέλιος Ζήμερας. Τμήμα Μαθηματικών Κατεύθυνση Στατιστικής και Αναλογιστικά Χρηματοοικονομικά Μαθηματικά
ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ Επικ Καθ Στέλιος Ζήμερας Τμήμα Μαθηματικών Κατεύθυνση Στατιστικής και Αναλογιστικά Χρηματοοικονομικά Μαθηματικά 05 Έλεγχος διακυμάνσεων Μας ενδιαφέρει να εξετάσουμε 5 δίαιτες που δίνονται
Διαβάστε περισσότεραΕφαρμοσμένη Στατιστική Δημήτριος Μπάγκαβος Τμήμα Μαθηματικών και Εφαρμοσμένων Μαθηματικών Πανεπισ τήμιο Κρήτης 14 Μαρτίου /34
Εφαρμοσμένη Στατιστική Δημήτριος Μπάγκαβος Τμήμα Μαθηματικών και Εφαρμοσμένων Μαθηματικών Πανεπιστήμιο Κρήτης 14 Μαρτίου 018 1/34 Διαστήματα Εμπιστοσύνης. Εχουμε δει εκτενώς μέχρι τώρα τρόπους εκτίμησης
Διαβάστε περισσότεραΛΟΓΙΣΜΟΣ ΕΝΟΤΗΤΑ 2: ΠΑΡΑΓΩΓΟΣ ΣΥΝΑΡΤΗΣΗΣ - ΚΑΝΟΝΕΣ ΠΑΡΑΓΩΓΙΣΗΣ - ΠΑΡΑΓΩΓΟΣ ΣΥΝΘΕΤΗΣ ΣΥΝΑΡΤΗΣΗΣ
ΚΕΦΑΛΑΙΟ ο: ΔΙΑΦΟΡΙΚΟΣ ΛΟΓΙΣΜΟΣ ΕΝΟΤΗΤΑ : ΠΑΡΑΓΩΓΟΣ ΣΥΝΑΡΤΗΣΗΣ - ΚΑΝΟΝΕΣ ΠΑΡΑΓΩΓΙΣΗΣ - ΠΑΡΑΓΩΓΟΣ ΣΥΝΘΕΤΗΣ ΣΥΝΑΡΤΗΣΗΣ [Κεφ..: Παραγωγίσιμες Συναρτήσεις Παράγωγος Συνάρτηση - Κεφ..: Κανόνες Παραγώγισης του
Διαβάστε περισσότεραF 5 = (F n, F n+1 ) = 1.
Λύσεις Θεμάτων Θεωρίας Αριθμών 1. (α) Να δειχθεί ότι ο πέμπτος αριθμός της μορφής Fermat, δηλαδή ο F 5 2 25 + 1 διαιρείται από το 641. (β) Εστω F n η ακολουθία των αριθμών Fermat, δηλαδή F n 2 2n + 1,
Διαβάστε περισσότερα2. Η πιθανότητα της αριθμήσιμης ένωσης ξένων μεταξύ τους ενδεχομένων είναι το άθροισμα των πιθανοτήτων των ενδεχομένων.
Ένα μέτρο πιθανότητας πάνω στο δειγματικός χώρο Ω, είναι μία συνάρτηση P ( ), που αντιστοιχεί σε υποσύνολα του Ω έναν αριθμό στο [ 0, ], με τις εξής ιδιότητες:. P ( Ω ). 2. Η πιθανότητα της αριθμήσιμης
Διαβάστε περισσότεραΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ ΜΕΡΟΣ ΠΡΩΤΟ: ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΕΣ 11 ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1 ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΑΣ 13
ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ ΜΕΡΟΣ ΠΡΩΤΟ: ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΕΣ 11 ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1 ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΑΣ 13 ΚΕΦΑΛΑΙΟ 2 ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΑΣ 20 2.1 Αβεβαιότητα, Τυχαία Διαδικασία, και Συναφείς Έννοιες 20 2.1.1 Αβεβαιότητα
Διαβάστε περισσότεραΜπεϋζιανή Στατιστική και MCMC Μέρος 2 ο : MCMC
Μπεϋζιανή Στατιστική και MCMC Μέρος 2 ο : MCMC Περιεχόμενα Μαθήματος Εισαγωγή στο Πρόβλημα. Monte Carlo Εκτιμητές. Προσομοίωση. Αλυσίδες Markov. Αλγόριθμοι MCMC (Metropolis Hastings & Gibbs Sampling).
Διαβάστε περισσότεραΤι είναι πραγματική συνάρτηση πραγματικής μεταβλητής ;
Μάθημα Κεφάλαιο: Όριο Συνέχεια Συνάρτησης Θεματικές Ενότητες:. Η έννοια της συνάρτησης.. Πεδίο ορισμού συνάρτησης. 3. Σύνολο τιμών συνάρτησης. Τι είναι πραγματική συνάρτηση πραγματικής μεταβλητής ; Από
Διαβάστε περισσότεραf(y) dy = b a dy = b a x f(x) dx = b a dx = x 2 = b2 a 2 2(b a) b a dx = = (a2 + ab + b 2 )(b a) 3(b a)
Κεφάλαιο 11 Συνεχείς κατανομές και ο Ν.Μ.Α. Στο προηγούμενο κεφάλαιο ορίσαμε την έννοια της συνεχούς τυχαίας μεταβλητής, και είδαμε τις βασικές της ιδιότητες. Εδώ θα περιγράψουμε κάποιους ιδιαίτερους τύπους
Διαβάστε περισσότεραΒασικές έννοιες θεωρίας πιθανοτήτων
Βασικές έννοιες θεωρίας πιθανοτήτων Ορισµός πιθανότητας Έστω Ω το σύνολο των δυνατών αποτελεσµάτων ενός πειράµατος Συµβολίζουµε µε ω τα στοιχεία του Ω Ονοµάζουµε ενδεχόµενο (evet ένα υποσύνολο του Ω Για
Διαβάστε περισσότεραΕισαγωγικές έννοιες. Κατηγορίες προβλημάτων (σε μια διάσταση) Προβλήματα εύρεσης μεγίστου. Συμβολισμοί
Κατηγορίες προβλημάτων (σε μια διάσταση) Εισαγωγικές έννοιες Δ. Γ. Παπαγεωργίου Τμήμα Μηχανικών Επιστήμης Υλικών Πανεπιστήμιο Ιωαννίνων dpapageo@cc.uoi.gr http://pc164.materials.uoi.gr/dpapageo Το πρόβλημα
Διαβάστε περισσότερα