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Statistics版 - 那位高手帮我看看这道变态面试题!
相关主题
gamma distribution + mgf大家做bayesian prior distribution的时候怎么assume non negative的parameter‘s distribution?
X,Y iid normal, 请问X/Y的pdf如何求?如何比较两组posterior distribution是否有显著差异
请问有计算noncentral t distribution的c代码么为什么中心极限定律要求sample size >= 30
simulation IRT 3PL parameter distribution and range 问题。 万分感谢面试题请教?
一个量有两个分布描述,如何把这两个分布的信息结合起来呢?怎样generate standardized Wishart random variable?
model simplex distribution问个sufficient 和 completeness 的问题
Gamma distribution for power analysis,请大拿指点请问如何得到covariance matrix比较smooth的estimate?
how to do data fitting to find distribution (转载)expected multivariate node--WINBUGS
相关话题的讨论汇总
话题: wishart话题: sufficient话题: ancillary话题: variance
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1 (共1页)
x**********t
发帖数: 45
1
一个不知明的小公司,一个ws的日本面试官,一道变态的面试题。。。唉。。。
我怀疑是他正在做的东西,他自己也不知道怎么做。
Y=x_{11}+x_{22}
Z=X/y
X是一个2x2的矩阵,服从wishart distribution
y=trace(X)
他问我Y和z是否独立。
我当时特紧张,手脚冰凉,看了看,jacobian我就不会求。
因为问起简历上的一个project涉及到wishart distribution,所以就有了这个问题。郁
闷阿,我只是用到这个distribution而已,根本就不了解detail.他跟我说,我能说出
个思路就可以,不用当场算,我当时是傻在那里了,直接说我不会。回想起来是自己太
紧张了.不过回家仔细想这个问题,我还是不会做,好奇,版上的大牛有会的么?
c******r
发帖数: 300
2
Add the variance parameter to induce a scale model, Z is ancillary and Y is
complete sufficient, the independence is a consequence of the Basu's theorem.

【在 x**********t 的大作中提到】
: 一个不知明的小公司,一个ws的日本面试官,一道变态的面试题。。。唉。。。
: 我怀疑是他正在做的东西,他自己也不知道怎么做。
: Y=x_{11}+x_{22}
: Z=X/y
: X是一个2x2的矩阵,服从wishart distribution
: y=trace(X)
: 他问我Y和z是否独立。
: 我当时特紧张,手脚冰凉,看了看,jacobian我就不会求。
: 因为问起简历上的一个project涉及到wishart distribution,所以就有了这个问题。郁
: 闷阿,我只是用到这个distribution而已,根本就不了解detail.他跟我说,我能说出

x**********t
发帖数: 45
3
"Add the variance parameter to induce a scale model"能具体解释一下这个么?多
谢!!
a****m
发帖数: 693
4

Wishart distribution pdf is depending on variance V, if we define
conditional distribution p(W|V, Y), Z will be ancillary.

【在 x**********t 的大作中提到】
: "Add the variance parameter to induce a scale model"能具体解释一下这个么?多
: 谢!!

x**********t
发帖数: 45
5
那y是什么parameter的sufficient statistics呢?
sum(diag(V))么?
x**********t
发帖数: 45
6
还有p(W|V,Y)不就是p(W|V)么?
不好意思,脑子比较笨,还是不明白。
a****m
发帖数: 693
7
y is sufficient statistics of Z if you induce the variance parameter: V
x**********t
发帖数: 45
8
还是不懂,牛人你说话太简练了。
我觉得我肯定是把你的意思理解错了。
W~wish(k,V), V是scale matrix对吧?
y=trace(W)
Z=W/y
Z是一个random matrix啊,y怎么能是他的sufficient s
tatistics呢?
induce V是啥意思啊?
希望没把你问烦,鞠躬道谢!!
d******e
发帖数: 7844
9
这个容错功能有待提高啊。
W~Wishart(k,V)
这个题跟k应该没什么关系,所以关心的就是parameter V.
他应该是要说是Z是ancillary statistic independent on V。
而Y是V的sufficient statistics,所以Y和Z是Independent的。
这题应该是在2x2的情况下才成立吧,你没有推一推?2x2的情况下,行列式写出来很简
洁的

【在 x**********t 的大作中提到】
: 还是不懂,牛人你说话太简练了。
: 我觉得我肯定是把你的意思理解错了。
: W~wish(k,V), V是scale matrix对吧?
: y=trace(W)
: Z=W/y
: Z是一个random matrix啊,y怎么能是他的sufficient s
: tatistics呢?
: induce V是啥意思啊?
: 希望没把你问烦,鞠躬道谢!!

x**********t
发帖数: 45
10
Y是一个random variable,V是一个parameter matr
ix,Y怎么可能是V的sufficient stat呢?
唉,我这个榆木脑袋,越问越糊涂了。
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x**********t
发帖数: 45
11
那个parameter matrix不是identity的,也不是diago
nal的,所以我更迷糊了。trace(W)到底是什么的sufficient
stat呢?我算出的distribution of trace超及复杂啊,晕
了。
d******e
发帖数: 7844
12
Normal distribution
sample mean is the sufficient statistics of true mean

【在 x**********t 的大作中提到】
: Y是一个random variable,V是一个parameter matr
: ix,Y怎么可能是V的sufficient stat呢?
: 唉,我这个榆木脑袋,越问越糊涂了。

d******e
发帖数: 7844
13
我对Wishart不熟悉,我只是试图翻译一下被你误解的部分

【在 x**********t 的大作中提到】
: 那个parameter matrix不是identity的,也不是diago
: nal的,所以我更迷糊了。trace(W)到底是什么的sufficient
: stat呢?我算出的distribution of trace超及复杂啊,晕
: 了。

x**********t
发帖数: 45
14
“sample mean is the sufficient statistics of true mean”
这个我明白。可是trace(W)得出来的是一个数,对吧?它只能是某个单一pa
rameter的充分统计量啊。
wishart中的V是一个2x2的matrix呀。
x**********t
发帖数: 45
15

恩,还是多谢你的帮助。我就是觉得这个面试死得有点冤枉,不甘心。所以一直纠结着
这个问题。

【在 d******e 的大作中提到】
: 我对Wishart不熟悉,我只是试图翻译一下被你误解的部分
d******e
发帖数: 7844
16
你把这个东西写到简历上就是等着别人问呢。
不熟悉的东西岂能乱写啊

【在 x**********t 的大作中提到】
:
: 恩,还是多谢你的帮助。我就是觉得这个面试死得有点冤枉,不甘心。所以一直纠结着
: 这个问题。

a*****3
发帖数: 601
17
lz要多看看 actuaries经验,第三大点第2小点,这是一个work ethic的问题。
x**********t
发帖数: 45
18
多谢大家的帮助和建议!全部虚心接受!
不过,版上的牛人太言简意赅了,我还是不明白trace(W)是什么的充分统计量。我这个
猪脑啊~~
c******r
发帖数: 300
19
Z1,Z2 ~ N(0, \sigma^2)
W = (Z1^2, Z1Z2;
Z2Z1, Z2^2) ~ Wishart(df = 1) * \sigma^2
trace(W) = Z1^2+Z2^2 is complete sufficient for the model (or for sigma^2 if
you prefer to call it in this way), the ratio is ancillary. Let \sigma^2 =
1 and use Basu will give you the desired independence.

【在 x**********t 的大作中提到】
: "Add the variance parameter to induce a scale model"能具体解释一下这个么?多
: 谢!!

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WINBUG initialsmodel simplex distribution
关于在R中run SVM的问题Gamma distribution for power analysis,请大拿指点
一般的统计仿真实验和monte carlo simulation是一回事吗?how to do data fitting to find distribution (转载)
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