JOINT DENSITY FUNCTION SÖZCÜĞÜ İNGILIZCE DİLİNDE NE ANLAMA GELİR?
Olasılık yoğunluk fonksiyonu
Olasılık teorisinde, bir olasılık yoğunluk fonksiyonu veya sürekli bir rasgele değişkenin yoğunluğu, bu rasgele değişkenin belirli bir değeri almasının göreceli ihtimalini tanımlayan bir fonksiyondur. Rasgele değişkenin belirli bir değer aralığına düşme olasılığı, bu değişkenin yoğunluğunun o aralık boyunca integrali ile verilir-yani, yoğunluk fonksiyonu altındaki alan tarafından verilir, ancak yatay eksende ve en düşük ve en büyük arasında bulunur aralık değerleri. Olasılık yoğunluk fonksiyonu her yerde negatif değildir ve tüm alan üzerindeki integrali bir eşittir. "Olasılık dağılım fonksiyonu" ve "olasılık fonksiyonu" terimleri bazen olasılık yoğunluk fonksiyonunu belirtmek için kullanılmıştır. Bununla birlikte, bu olasılıkçılar ve istatistikçiler arasında bu kullanım standart değildir. Diğer kaynaklarda, olasılık dağılımı genel değerler setleri üzerinde bir fonksiyon olarak tanımlandığında veya kümülatif dağılım fonksiyonuna atıfta bulunulduğunda veya yoğunluk yerine bir olasılık kütle fonksiyonu olarak "olasılık dağılım fonksiyonu" kullanılabilir.
İngilizce sözlükte joint density function sözcüğünün tanımı
Sözlükteki ortak yoğunluk fonksiyonunun tanımı, iki ya da daha fazla rasgele değişkenin bir fonksiyonudur; bu olasılık, fonksiyondaki tüm değişkenlerin belirtilen değerleri alacağı ya da belirli aralıklarla düştüğü tek bir olasılıktır.
«JOINT DENSITY FUNCTION» İLE İLİŞKİLİ İNGILIZCE KİTAPLAR
joint density function sözcüğünün kullanımını aşağıdaki kaynakça seçkisinde keşfedin.
joint density function ile ilişkili kitaplar ve İngilizce edebiyattaki kullanımı ile ilgili bağlam sağlaması için küçük metinler.
1
Introduction to Bayesian Statistics
In the limit, the proportion of the sample lying in the region centered at (x,y)
approaches the joint density f(x,y). Figure 7.9 shows a joint density function. We
might be interested in determining the density of one of the joint random
variables by ...
2
Probability and Statistics with Integrated Software Routines
Table 2.9 Discrete Joint Density Function X 1 2 3 1 0 0 1/8 2 2/8 0 2/8 3 0 2/8 0 4
1/8 0 0 Y f(x, y) 0 1 2 3 4 y 1 2 3 x In computing probabilities for joint densities,
economy of effort can be achieved at times by wisely choosing the order of ...
3
Engineering Optimization: Theory and Practice
In general, if a distribution involves more than one random variable, it is called a
multivariate distribution. Joint Density and Distribution Functions. We can define
the joint density function of n continuous random variables X1 ,X2 ,...,X n as fX1,...
Singiresu S. Rao, S. S. Rao,
2009
4
Statistics with Applications in Biology and Geology
(X,Y) is bivariate normally distributed if (X,Y) has joint density function, 2o <* P 2o
(*"/'.v) '•""">• ' i /^~ -p2 f(x,y) = - ^=e U <* "' 0> "y y (6.11) which is written as Notice
that x and y enter symmetrically in the expression for the density function (6.
Preben Blaesild, Jorgen Granfeldt,
2002
5
A First Course in Order Statistics
The joint density function of X,».,I and Xj." (1 _<_ i <j 5n) given in (2.3.2) can also
be derived directly from the joint density function of all n order statistics as follows
. By considering the joint density function of all n order statistics in Eq. (2.2.3) ...
Barry C. Arnold, N. Balakrishnan, H. N. Nagaraja,
1992
6
Introduction to Statistics and Econometrics
... 3.4.1 Bivariate Density Function We may loosely say that the bivariate
continuous random variable is a variable that takes a continuum of values on the
plane according to the rule determined by a joint density function defined over
the plane.
7
Statistical Models and Methods for Financial Markets
In the univariate case, we can use a change of variables (see Section 2.1.1) to
find the joint density function of (T,U) in Definition 1.2(ii). We can then integrate
the joint density function with respect to U to obtain the marginal density function
of ...
Tze Leung Lai, Haipeng Xing,
2008
8
Handbooks in Operations Research and Management Science: ...
The acceptance/rejection principle has a long history; Marsaglia and Bray (1964)
is an early reference. To generate random vector X from a multivariate joint
density function f(·), first a joint density h(x) is selected such that ch(x) dominates f
(x), ...
Shane G. Henderson, Barry L. Nelson,
2006
9
The Econometric Analysis of Time Series
This is done by expressing the joint density function in terms of conditional
densities. Likelihood Function When the observations are dependent, their joint
density function can no longer be expressed in the form (1.2). However, it can be
...
10
Applied Multivariate Analysis
Distribution. Derivation of the joint density function for the multivariate normal is
complex since it involves calculus and moment-generating functions or a
knowledge of characteristic functions which are beyond the scope of this text. To
motivate ...