medie condiționată
Condiționată medie E d (I / O este ortogonal de proiecție variabilă / E S. [1]
medie Condiționată p poate exista dacă w (z x) nu există, de exemplu, există așteptarea unui proces aleatoriu, cu toate că probabilitatea funcțională nu se poate construi pentru ea. Cantitatea p (x) reprezintă media (pe amestec implementările set) pierderea pentru fiecare valoare a mesajului. În cazul în care a priori distribuirea a absenței oricărei sugestii care caracterizează pierderea pe platourile de filmare de mesaje nu este posibilă și pi este singurul criteriu pentru sistemele de comparare. [2]
Să comparăm mijloacele condiționate. calculat: a) în conformitate cu această ecuație. [3]
Determinarea mediei condiționate. dat în 2.8.1, pot fi explicate prin utilizarea limbajului geometric. Pentru aceasta, ia în considerare un spațiu euclidian nedegenerat S. [4]
Înmulțind această medie condițional la q (0) și produsul mediu al tuturor valorilor q (0), care sunt incluse în distribuția de echilibru. [5]
determinat în mod similar xy medii condiționate. [6]
Prin urmare, definiția condițională medie pentru partiții finite sau variabile echivalente. [7]
Ele sunt numite varianța medie și condiționată condiționată de o valoare fixă a doua variabilă aleatoare. [8]
Este ușor să verifice dacă mijloacele condiționate. calculat în conformitate cu această ecuație, ușor diferite față de media condiționată a tabelului de corespondență. [9]
În mod similar, în cazul în care varianța mediei condiționate a fost calculată din datele grupate, numărul de grade de libertate se calculează prin numărul de intervale în intervalul de distribuție. [10]
De fapt, cu un procesor mediu nominal tratat ca și cum ar fi adevărata medie și creșterea varianței caracterizează incertitudinea suplimentară x datorită reprezentării suficient de precisă a valorii medii (i Acesta este rezultatul final :. Densitate p (x ) Este necesară pentru clasa condițional de densitate p (x w -, F /), care este o probabilități a priori P (COJ) este informația probabilistică necesară pentru construirea unui clasificator Bayesian. [11]
De asemenea, este de ajutor de identitate următoarea privind media condiționată și varianța. [12]
Teorema 2 vedem că condițional medie M (g g]) este o funcție liniară m], iar matricea de corelație condiționată, în general, nu depinde de z. [13]
Acest rezultat decurge direct din definiția medie condiționată. [14]
În cazul în care intervalul de posibile amplitudini doilea semnal despre mediu condiționat este mare, valoarea T) Fi este aproape de zero. Prin reducerea de dispersie crește. [15]
Pagini: 1 2 3 4