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Pour les questions de pédagogie, de métier d'enseignant, voire d'orientation, c'est ici que cela se passe !
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Résultats 1 - 30 sur 2200
Il n'y a pas spécialement de raison pour que la méthode des moments donne l'estimateur du max de vraisemblance.
Dans le cas présent, je pense que le max de vraisemblance n'a pas spécialement de formule fermée.
par marsup
- Statistiques
Je me demande si le max de vraisemblance n'est pas plutôt la médiane ou un truc comme ça.
par marsup
- Statistiques
Bah peut-être que ce n'est pas le cas, tout simplement ?
Si on prend la densité plus simple $1_{|x-\theta| \le \frac12}$, le max de vraisemblance est-il bien la moyenne empirique ?
Je ne suis pas sûr, mais je n'ai pas le temps de vérifier maintenant.
par marsup
- Statistiques
Tu veux dire que tu n'es pas sûr que la moyenne empirique est l'estimateur du maximum de vraisemblance ?
(parce que, moi, je n'en suis pas sûr, ça ne me crève pas du tout les yeux)
par marsup
- Statistiques
Je suppose qu'on peut dériver et trouver le moment où $\ell'(\theta) = 0$, mais je ne vois pas trop comment ça marche. Il y a des termes avec des $+$, et d'autres avec des $-$.
Par contre, on peut sans doute dire : $X = \theta + U_1 + U_2$, avec $U_1,U_2$ indépendantes uniformes sur $[-1/2;+1/2]$, et déduire le max de vraisemblance de $X$ en utilisant celui de $\theta/2 + U$ ?
par marsup
- Statistiques
Si $f$ est seulement supposée mesurable, ça m'a l'air très faux.
Si $U$ est uniforme sur $[0,1]$, on peut construire n'importe quoi comme $\phi(U)$.
par marsup
- Probabilités, théorie de la mesure
Maintenant $A_3 \cap A_5 \cap A_7 \subset A_7$. On a un record au 7ème tirage. Qu'est ce que ça nous apprend sur le classement des six premiers tirages ? Rien.
Donc conditionnellement à $A_7$, l'événement $A_3 \cap A_5$ vient avec la même probabilité.
On recommence : $A_3 \cap A_5 \subset A_5$ : on a un record au 5 ème tirage. Qu'est ce que ça nous apprend sur le classement des 4
par marsup
- Probabilités, théorie de la mesure
Si $M_k$ est le numéro $i$ de la variable $X_i$ telle que $X_i = \max \{X_j\mid j\le k\}$, ou autrement dit $X_{M_k} = \max (X_1,\dots,X_k)$, alors $M_k$ est uniforme sur $[[1,k]]$.
Or, $A_k = $ : ça veut dire que $X_k$ bat le record depuis le début.
par marsup
- Probabilités, théorie de la mesure
Cette vidéo est intéressante
par marsup
- Shtam
Je crois que c'est le genre de trucs que les collègues de physique font 50 fois par jour.
Ils appellent ça l'énergie, il me semble.
par marsup
- Shtam
CitationParis MatchEn première scientifique, je suis scolarisé au lycée international de Ferney-Voltaire, à la lisière de la frontière suisse. Défier l’autorité et amuser la galerie, c’est mon arme Âfatale, ma manière d’exister pour attirer l’attention des filles. En pleine crise d’adolescence, je fume des pétards.
par marsup
- Mathématiques et Société
CitationAvec Tikz cela m'a l'air laborieux
Non, "laborieux", 'faut pas exagérer !
par marsup
- LaTeX
Est-ce que ça aide un peu ?
\documentclass{standalone}
\usetikzlibrary{3d}
\usepackage{tikz-3dplot}
\tdplotsetmaincoords{15}{10}
\begin{document}
\begin{tikzpicture}[
samples=200,
scale = 7,
tdplot_main_coords,
declare function={ f(\x,\y) = \x - .6 * \x*\x - 1.3 * \y*\y ;},
]
\foreach \y in {0,.2,...,1.8}
{
\begin{scope}
\draw plot ({\x}, {f(
par marsup
- LaTeX
Citationil s'agit du nombre 8 ?
Pour $n=8$, on a en effet : $3n-5=19$ et $2n+3 =19$. (même si ce n'est pas du tout la question)
Citationil s'agit de -4 ?
LÃ , par contre, je ne vois vraiment pas !
par marsup
- Arithmétique
Quand tu parles de vecteurs propres, Math Coss, c'est pour dire que les matrices de VanderMonde diagonalisent les matrices compagnon ?
par marsup
- Algèbre
Bonjour,
Non : a priori, c'est un problème très général. Il ne peut pas y avoir de méthode qui marche tout le temps.
Par exemple, il ne peut pas exister d'algorithme qui dit si un algorithme s'arrête (problème de l'arrêt).
La question des temps d'arrêt probabilistes est au moins aussi générale.
par marsup
- Probabilités, théorie de la mesure
Oui en effet, c'est l'analogue exact de cette formule que CodeName a déjà demandée.
Et oui en effet $$
\begin{aligned}
X & = \sum_{k=0}^{X-1} 1 \\
& = \sum_{k=0}^{+\infty} 1_{},
\end{aligned}
$$ et l'espérance commute à la série par Fubini ou convergence monotone ou convergence dominée ou que-sais-je.
Et de même
$$
\begin{aligned}
\frac{X \cdot (X-1)}
par marsup
- Probabilités, théorie de la mesure
Mmh, cela dit, je remarque quand même que les $42$ de ma réponse $= 2 \times$ les $21$ de celle de sevaus !
Hasard, ou coïncidence ?
par marsup
- Probabilités, théorie de la mesure
Un exemple de martingale, c'est de lancer à pile où face avec probas, $p,q$, où $p+q=1$.
Je gagne $q$ euros si c'est pile, et je perds $p$ euros si c'est face. (marche de Bernoulli, en version centrée)
Alors mon gain $X_n$ après $n$ lancers donne une martingale $(X_n)_{n\in\N}$.
par marsup
- Probabilités, théorie de la mesure
Moi, j'ai compris comme suit.
Je pioche 5 cartes, et je les mets de côté face cachée.
Puis je retourne une-à -une les 47 cartes restantes. À chaque étape, j'ai le droit de proposer une des cartes que je n'ai pas retournées, et je gagne si elle fait partie des 5 du début.
À partir de combien de cartes retournées aurai-je une chance sur deux de gagner ?
Réponse : quand il rest
par marsup
- Probabilités, théorie de la mesure
Peu importe le détail du calcul, le raisonnement est comme suit.
Le volume d'une forme à symétrie de rotation est proportionnel à h x r^2 ( hauteur fois rayon au carré)
La constante de proportionnalité dépend de la forme.
Il est permis de penser que si la forme de départ n'était pas trop compliquée (comme un tumulus) la forme d'arrivée devrait avoir une constante de proportion
par marsup
- Géométrie
Peut-être que nos aïeux avaient construit leur tumulus selon une paraboloïde de révolution dont l'équation est $z = h \cdot \big(1 - \frac{x^2+y^2}{r^2} \big)$.
Dans ce cas, le volume de terre pour $h=r=1$ donne $V(h=1,r=1) = \iint z dx dy = \iint (1-\rho^2) \rho d\rho d\theta = \pi$.
Donc pour le cas général, par homogénéité, on trouve $V(h,r) = \pi \cdot h \cdot r^2$.
Comme Ã
par marsup
- Géométrie
Bravo à Yves.
Si je ne me trompe pas, ça donne : $
\begin{aligned}
R^2 & =r^2+(R-CD)^2. \\
R & = \frac{1}{2 \cdot CD} \cdot \big(r^2+CD^2\big). \\
& \approx 2051,41 \text{ m} \\
\end{aligned}
$
par marsup
- Géométrie
Non, c'est bien ça.
Si tu as un processus à temps continu $X : [0, \infty[\,\times \Omega \to \mathbb{R}$, pour chaque $\omega\in\Omega$, ça te donne une trajectoire $\gamma_\omega : [0, \infty)\to \mathbb{R}$ définie pour $t\ge 0$, par $\gamma_\omega(t) = X(t,\omega)$.
De même pour un processus discret $X : \N \times \Omega \to \mathbb{R}$, tu as $X_n(\omega) = X(n,\omega)$.
Le pl
par marsup
- Probabilités, théorie de la mesure
Oui c'est bien ça, sauf que, pour $X:(\Omega,\mathbb{P}) \to (\R,\mathcal{L})$ il n'y a pas besoin de mesure de Lebesgue sur $\R$, seulement de tribu de Lebesgue.
La mesure de Lebesgue est quand même utile pour les variables à densité : $f_X = \frac{d\mathbb{P}_X}{d\mu}$.
D'ailleurs tu demandais au tout début si certaines variables aléatoires étaient autre chose que des mélanges &qu
par marsup
- Probabilités, théorie de la mesure
CitationJe trace une droite qui les séparent.
Est-ce que c'est plutôt un hyperplan qui les sépare ?
par marsup
- Statistiques
CitationCe qui est important avec une variable aléatoire, c'est sa loi, pas la fonction sous-jacente.
En fait, je crois qu'on est d'accord : ce qui est intéressant avec une variable aléatoire, c'est sa loi *conditionnellement à toutes les autres* et pas quoi ce ce soit d'autre.
Et la chose qu'on a dénoté par $\Omega$ n'a aucune espèce d'importance, pourvu qu'elle soit assez riche. En gén
par marsup
- Probabilités, théorie de la mesure
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©Emmanuel
Vieillard Baron 01-01-2001
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