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2021年4月21日
方差分解公式
摘要: 在有些时候,直接计算随机变量的方差非常麻烦,此时可以用方差分解公式,将方差分解为条件期望的方差加条件方差的期望: \[ \text{Var}(X)=\text{Var}[\text{E}(X|Y)]+\text{E}[\text{Var}(X|Y)] \] 证明非常简单,注意到 \[ \begin{
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posted @ 2021-04-21 17:11 分析101
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2021年4月19日
行列式的求导
摘要: 在应用中,经常会碰到需要对某个矩阵的行列式进行求导的情况。而行列式的计算方法比较复杂,如果将它展开成后计算,会比较麻烦,因此最好直接记住一些结论。 本文以计算$\dfrac{\partial |A|}{\partial A}\(和\)\dfrac{\partial \ln |A|}{\partial
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posted @ 2021-04-19 17:11 分析101
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2021年4月15日
几乎必然收敛的含义
摘要: 1 几乎必然收敛的概念 几乎必然收敛(almost sure convergence),又叫以概率1收敛(convergence with probability 1),定义为:随机变量序列${X_n}$满足 \[ \mathbf{P}(\lim_{n\to \infty} X_n\to X)=1
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posted @ 2021-04-15 22:43 分析101
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2021年4月14日
正态分布的条件分布与边缘分布
摘要: 本文总结多元正态分布的条件分布与边缘分布,证明不难,但都比较繁琐,故不做详细证明,有兴趣可以参考Pattern Recognition and Machine Learningy一书。 1 正态分布的条件分布 对于联合正态分布变量$x\sim N(\mu,\Sigma)\(,定义精度矩阵(the p
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posted @ 2021-04-14 13:39 分析101
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2021年4月13日
多元正态分布初识
摘要: 在本科阶段的教材中,往往会有多元正态分布的公式出现,但课堂上都不会重点讲解,而在研究生入学考试中也基本不会考。但在实际应用中,多元的情况却非常常见。 本文通过对多元正态分布的公式进行拆解,来正式认识一下它。 1 多元正态分布公式 对于$D$维正态分布变量$x$,直接上它的密度公式: \[ \math
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posted @ 2021-04-13 13:23 分析101
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2021年4月12日
利用矩母函数求独立随机变量之和的分布
摘要: 在求独立的随机变量之和的分布时,可用矩母函数法。 1 矩母函数法 定理 已知$X_1,\ldots,X_n$为独立的随机变量,各种的矩母函数为$M_1,\ldots,M_n$,$a_1,\ldots,a_n$为常数,则$Y=\sum_^a_i X_i$的矩母函数为 \[ M_Y(t)=\text{E
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posted @ 2021-04-12 20:59 分析101
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2021年4月11日
比较横截面与时间序列的因子模型
摘要: Comparing cross-section and time-series factor models
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posted @ 2021-04-11 09:22 分析101
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2021年4月8日
Cauchy-Schwarz不等式、Hölder不等式与Minkowski不等式
摘要: 本文介绍几个常用的与期望有关的不等式。 1 Cauchy–Schwarz不等式 Cauchy–Schwarz不等式有许多形式,这里只介绍它的期望函数的形式。 Cauchy–Schwarz不等式: \[ [\text{E}(XY)]^2 \leq \text{E}(X^2)\text{E}(Y^2)
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posted @ 2021-04-08 15:30 分析101
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2021年4月7日
概率空间与随机变量的概念
摘要: 中学阶段的概率的概念,无法满足后续学习的要求,因此必须从测度论角度重新定义概率。本文整理了一些相关概念。 1 概率的公理化定义 定义 概率空间(probability space):三元参数组$(\Omega, \mathcal, \mathbf)$定义了一个概率空间。 其中$\Omega$是样本空
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posted @ 2021-04-07 15:04 分析101
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2021年3月29日
平稳时间序列的大样本OLS回归
摘要: 有了《独立同分布的大样本OLS回归》的铺垫,现在进一步将OLS推广到平稳时间序列的情况。 思路还是一样: 进行点估计,再研究估计量的性质; 构造统计量,在大样本下推导其渐近分布,并进行假设检验。 这里的各种计算与上一篇非常像,需要注意的是大数定律和中心极限定理在这里的使用条件(遍历平稳、鞅差分过程等
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posted @ 2021-03-29 12:32 分析101
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