Matematyka.pl

Tutaj masz odpowiedz na podpunktu a i c.

Jeżeli chodzi o zmienną dyskretna przyjmującą nieskończoną, ale przeliczalną ilość wartości to
\(\displaystyle{ EX=\sum\limits_{i=1}^{\infty}x_i\cdot p_i}\)

Stała jest szczególnym przypadkiem zmiennej losowej...
Niech
\(\displaystyle{ P(X=1)=1}\).
Ponadto, zdefiniujmy nową zmienna losowa \(\displaystyle{ Y}\), w następującej postaci:
\(\displaystyle{ Y=2X-1}\).

Jeżeli poszukujesz czegoś bardziej wyszukanego, to pomocnym może być pojęcie Delty Diraca..

Wasilewski pisze:Z całą pewnością zawsze zachodzi:
\(\displaystyle{ tr((P^{-1}B)P) = tr(P(P^{-1}B))}\).
kuch2r, przecież w innym przypadku te napisy nie mają sensu.

jestem pod wrażeniem swojej mądrości

tajemniczy el grande pisze:
I tutaj oto jawi się pytanie: czy w tym przypadku zachodzi \(\displaystyle{ slad (P^-^1BP) = slad (P^-^1PB)}\) ?

cytując wikipedie:
"powyższa własność zachodzi tylki i wyłącznie w przypadku, gdy \(\displaystyle{ P}\) jest macierzą odwracalną."

no jeżeli masz wątpliwości co do powyższego szacowania, to wówczas możesz to udowodnić...

Odnośnie zapisu \(\displaystyle{ diag(\ldots)}\), polecam lekturę poniżej

Łatwo wykazać, że
\(\displaystyle{ 2n^2>(n+1)^2}\) dla \(\displaystyle{ n\geq 5}\)

oczywistym jest fakt, że poprzedni model alternatywny będzie dla nas modelem podstawowym
tylko pozostaje kwestia, w jakiej postaci zdefiniować nowy model alternatywny
spróbuj dorzucić do modelu jeszcze jedną zmienną i sprawdź jak wtedy będzie się kształtowała wartość współczynnika determinacji \(\displaystyle{ R^2}\)

amortyzować zaczynamy w kolejnym miesiącu, który następujące po wpisie w poczet aktywów

Powinno być:
\(\displaystyle{ 2^{n+1}=2^n\cdot 2>2n\cdot 2>2n+2=2(n+1)}\)
Przejście w pierwszej nierówności, jest konsewkencją założenia indukcyjnego w postaci
\(\displaystyle{ 2^n>2n}\)
Drugą nierówność jest prawdziwa dla dowolnej liczby naturalnej większej od jedności.

Model podstawowy: Y= \beta _{0}+\beta _{1} \cdot X _{1} + \beta _{2} \cdot X_{2} + \beta _{3} \cdot X_{3} + \beta _{4} \cdot X_{4} Model alternatywny: Y= \beta _{0}+\beta _{1} \cdot X _{1} + \beta _{2} \cdot X_{2} + \beta _{3} \cdot X_{3} + \beta _{4} \cdot X_{4}+\alpha _{1} \cdot Y` ^{2} + \alpha _...

tometomek91 pisze:Dowód:
\(\displaystyle{ L=2^{n+1}=2 \cdot 2^n> 2 \cdot 2n =2(n+1)=P}\)

z tymże
\(\displaystyle{ 2\cdot 2n\neq 2(n+1)}\) dla dowolnego \(\displaystyle{ n\in\mathbb{N}\backslash\{1\}}\)

źle zbudowany model to za dużo powiedziany, ja bym był skłonny do stwierdzenie, że wykazaliśmy istnienie innego modelu, który lepiej jest dopasowany do naszych danych wyjściowych.. błędny model raczej nie charakteryzowałby się współczynnikiem determinacji na poziomie większym od 97\% Mogłbyś podać p...

Dla modelu pomocniczego mamy \(\displaystyle{ 0.9817}\), które jest zdecydowanie większe od \(\displaystyle{ 0.9729}\), a w przypadku konstrukcji modelu jest jak najlepsze dopasowanie, innymi słowy wartość \(\displaystyle{ R^2}\) powinna jak nabliższa jednośći, zatem wynik testu jest jak najbardziej prawidłowy..

dobra dobra, ale żeby obliczyć wartość statystyki \(\displaystyle{ F}\) musiałeś chyba policzyć współczynnik determinacji dla modelu alternatywnego.. czy możesz przedstawić wartości współczynnika determinacji dla modelu podstawowego oraz alternatywnego ?