• No results found

log  p 1 − p  Common distributions along with other features follows: (2)Normal Distribution Z ~ \N{0}{1}, \where \E{Z}=0 \and \V{Z}=1 Z ∼ N (0, 1

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "log  p 1 − p  Common distributions along with other features follows: (2)Normal Distribution Z ~ \N{0}{1}, \where \E{Z}=0 \and \V{Z}=1 Z ∼ N (0, 1"

Copied!
6
0
0

Bezig met laden.... (Bekijk nu de volledige tekst)

Hele tekst

(1)

Many accents have been re-defined c \c{c} \pi \cpi

ccππ int \e{\im x} \d{x}

Z eixdx

\^{\beta_1}=b_1

1= b1

\=x=\frac{1}{n}\sum x_i

¯ x = 1

n Xxi

\b{x} = \frac{1}{n} \wrap[()]{x_1 +\.+ x_n}

¯ x = 1

n(x1+ · · · + xn) Sometimes overline is better: \b{x}\ vs.\ \ol{x}

¯ x vs. x And, underlines are nice too: \ul{x}

x A few other nice-to-haves:

\Gamma[n+1]=n!

Γ (n + 1) = n!

\binom{n}{x}

n x



\e{x}

ex

\logit \wrap{p} = \log \wrap{\frac{p}{1-p}}

logit [p] = log

 p 1 − p



Common distributions along with other features follows:

(2)

Normal Distribution

Z ~ \N{0}{1}, \where \E{Z}=0 \and \V{Z}=1

Z ∼ N (0, 1) , where E [Z] = 0 and V [Z] = 1

\P{|Z|>z_\ha}=\alpha

P|Z| > zα

2 = α

\pN[z]{0}{1}

√1

2πe−z2/2 or, in general

\pN[z]{\mu}{\sd^2}

√ 1

2πσ2e−(z−µ)2/2σ2 Sometimes, we subscript the following operations:

\E[z]{Z}=0, \V[z]{Z}=1, \and \P[z]{|Z|>z_\ha}=\alpha Ez[Z] = 0, Vz[Z] = 1, and Pz|Z| > zα2 = α Multivariate Normal Distribution

\bm{X} ~ \N[p]{\bm{\mu}}{\sfsl{\Sigma}}

X ∼ Np(µ, Σ ) Chi-square Distribution

Z_i \iid \N{0}{1}, \where i=1 ,\., n Zi

iid∼ N (0, 1) , where i = 1, . . . , n

\chisq = \sum_i Z_i^2 ~ \Chi{n}

χ2=X

i

Zi2∼ χ2(n)

\pChi[z]{n}

2−n/2

Γ (n/2)zn/2−1e−z/2Iz(0, ∞) , where n > 0 t Distribution

\frac{\N{0}{1}}{\sqrt{\frac{\Chisq{n}}{n}}} ~ \t{n}

N (0, 1) qχ2(n)

n

∼ t (n)

F Distribution

(3)

X_i, Y_{\~i} \iid \N{0}{1} \where i=1 ,\., n; \~i=1 ,\., m \and \V{X_i, Y_{\~i}}=\sd_\xy=0 Xi, Y

ei

iid∼ N (0, 1) where i = 1, . . . , n;ei = 1, . . . , m and VXi, Y

ei = σxy= 0

\chisq_x = \sum_i X_i^2 ~ \Chi{n}

χ2x=X

i

Xi2∼ χ2(n)

\chisq_y = \sum_{\~i} Y_{\~i}^2 ~ \Chi{m}

χ2y=X

ei

Y2

ei ∼ χ2(m)

\frac{\chisq_x}{\chisq_y} ~ \F{n, m}

χ2x

χ2y ∼ F (n, m) Beta Distribution

B=\frac{\frac{n}{m}F}{1+\frac{n}{m}F} ~ \Bet{\frac{n}{2}, \frac{m}{2}}

B =

n mF

1 + mnF ∼ Betan 2,m

2



\pBet{\alpha}{\beta}

Γ (α + β)

Γ (α) Γ (β)xα−1(1 − x)β−1Ix(0, 1) , where α > 0 and β > 0 Gamma Distribution

G ~ \Gam{\alpha, \beta}

G ∼ Gamma (α, β)

\pGam{\alpha}{\beta}

βα

Γ (α)xα−1e−βxIx(0, ∞) , where α > 0 and β > 0 Cauchy Distribution

C ~ \Cau{\theta, \nu}

C ∼ Cauchy (θ, ν)

\pCau{\theta}{\nu}

1 νπn

1 + [(x − θ) /ν]2o , where ν > 0

(4)

Uniform Distribution X ~ \U{0, 1}

X ∼ U (0, 1)

\pU{0}{1}

Ix(0, 1) or, in general

\pU{a}{b}

1

b − aIx(a, b) , where a < b Exponential Distribution

X ~ \Exp{\lambda}

X ∼ Exp (λ)

\pExp{\lambda}

1

λe−x/λIx(0, ∞) , where λ > 0 Hotelling’s T2 Distribution

X ~ \Tsq{\nu_1, \nu_2}

X ∼ T21, ν2) Inverse Chi-square Distribution

X ~ \IC{\nu}

X ∼ χ−2(ν) Inverse Gamma Distribution

X ~ \IG{\alpha, \beta}

X ∼ Gamma−1(α, β) Pareto Distribution

X ~ \Par{\alpha, \beta}

X ∼ Pareto (α, β)

\pPar{\alpha}{\beta}

β α (1 + x/α)β+1

Ix(0, ∞) , where α > 0 and β > 0

Wishart Distribution

\sfsl{X} ~ \W{\nu, \sfsl{S}}

X ∼ Wishart (ν, S ) Inverse Wishart Distribution

(5)

\sfsl{X} ~ \IW{\nu, \sfsl{S^{-1}}}

X ∼ Wishart−1 ν, S−1 Binomial Distribution

X ~ \Bin{n, p}

X ∼ Bin (n, p)

\pBin{n}{p}

n x



px(1 − p)n−xIx({0, 1, . . . , n}) , where p ∈ (0, 1) and n = 1, 2, . . . Bernoulli Distribution

X ~ \B{p}

X ∼ B (p) Beta-Binomial Distribution

X ~ \BB{p}

X ∼ Beta−Bin (p)

\pBB{n}{\alpha}{\beta}

Γ (n + 1) Γ (α + x) Γ (n + β − x) Γ (α + β)

Γ (x + 1) Γ (n − x + 1) Γ (n + α + β) Γ (α) Γ (β)Ix({0, 1, . . . , n}) , where α > 0, β > 0 and n = 1, 2, . . . Negative-Binomial Distribution

X ~ \NB{n, p}

X ∼ Neg−Bin (n, p) Hypergeometric Distribution

X ~ \HG{n, M, N}

X ∼ Hypergeometric (n, M, N ) Poisson Distribution

X ~ \Poi{\mu}

X ∼ Poisson (µ)

\pPoi{\mu}

1

x!µxe−µIx({0, 1, . . . }) , where µ > 0 Dirichlet Distribution

\bm{X} ~ \Dir{\alpha_1 \. \alpha_k}

X ∼ Dirichlet (α1. . . αk) Multinomial Distribution

\bm{X} ~ \M{n, \alpha_1 \. \alpha_k}

X ∼ Multinomial (n, α1. . . αk)

(6)

To compute critical values for the Normal distribution, create the NCRIT program for your TI-83 (or equivalent) calculator. At each step, the calculator display is shown, followed by what you should do ( is the cursor):

PRGM →NEW→1:Create New Name=

NCRIT ENTER :

PRGM →I/O→2:Prompt :Prompt

ALPHAA,ALPHATENTER :

2ndDISTR→DISTR→3:invNorm(

:invNorm(

1-(ALPHAA÷ALPHAT)) STO⇒ ALPHA CENTER :

PRGM →I/O→3:Disp :Disp

ALPHACENTER :

2ndQUIT

Suppose A is α and T is the number of tails. To run the program:

PRGM →EXEC→NCRIT prgmNCRIT

ENTER A=?

0.05 ENTER T=?

2 ENTER 1.959963986

Referenties

GERELATEERDE DOCUMENTEN

De Commissie stelt daarom voor dat de toegang tot en het gebruik door, wordt beperkt tot de leden van de parketten en de auditoraten die deze toegang nodig hebben voor de

BETREFT : Ontwerp van koninklijk besluit tot wijziging van het koninklijk besluit van 14 maart 1991 waarbij aan de griffiers van de hoven en de rechtbanken van de Rechterlijke

telefoongesprekken niet kan worden goedgekeurd indien de oproeper daarover geen gedetailleerde informatie gekregen heeft en hij er niet volledig mee akkoord gaat”), dringt de

De ontwerpbesluiten dat ter advies aan de Commissie worden voorgelegd, kaderen in het project van het overdragen van voorschrijvings- en facturatiegegevens inzake de

De Commissie was, in het kader van voormelde adviezen, bovendien van mening dat de vaststelling van de technische middelen die de operatoren van telecommunicatienetwerken en

Daar ontwerpartikel 1 een quasi (zie verder, nr. 19.2) letterlijke overname is van het voormalige ontwerpartikel 1 (advies nr. 23/2000), oordeelt de Commissie in de lijn van haar

Toch zou het van kunnen zijn te preciseren dat deze aanvrager verantwoordelijk is voor de verwezenlijking van de verwerking met naleving van de juridische bepalingen waaraan

Haar personeelsleden moeten, krachtens de artikelen 59 en 61 van de wet van du 14 juli 1991 betreffende de handelspraktijken en de voorlichting en bescherming van de consument,