会员服务
零均值 · 相关系数 · 规范化的 · 随机变量 · BASIC ·
2021 年 6 月 5 日
The basic distributional theory for the product of zero mean correlated normal random variables
翻译：基本分配理论 零平均值的产物的 基本分配理论 相关正常随机变量
Robert E. Gaunt
Robert E. Gaunt
from arxiv, 16 pages

The product of two zero mean correlated normal random variables has received much attention in the statistics literature and appears in many application areas. However, many important distributional properties are yet to tabulated. This paper fills this gap by providing the basic distributional theory for the product of two zero mean correlated normal random variables.


翻译：在统计文献中,两个零均值正常随机变量的产物受到许多统计文献的注意,并出现在许多应用领域。然而,许多重要的分布属性尚未制表。本文为两个零均值正常随机变量的产物提供了基本分布理论,从而填补了这一空白。
0
下载
关闭预览

相关内容

《算法凸几何》简明书，Algorithmic Convex Geometry，50页pdf
专知会员服务
41+阅读 · 2021年4月2日
【KDD2020-清华大学】自适应图编码器，Adaptive Graph Encoder for Attributed Graph Embedding
【KDD2020-清华大学】自适应图编码器，Adaptive Graph Encoder for Attributed Graph Embedding
专知会员服务
98+阅读 · 2020年7月6日
【论文推荐】Stochastic Graph Neural Networks，随机图神经网络
【论文推荐】Stochastic Graph Neural Networks，随机图神经网络
专知会员服务
68+阅读 · 2020年6月6日
随机特征核近似综述: 算法与理论，Random Features for Kernel Approximation: A Survey in Algorithms, Theory, and Beyond
随机特征核近似综述: 算法与理论，Random Features for Kernel Approximation: A Survey in Algorithms, Theory, and Beyond
专知会员服务
32+阅读 · 2020年4月26日
因果图，Causal Graphs，52页ppt
因果图，Causal Graphs，52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
图像分类技巧集，17页ppt《Bag of Tricks for Image Classification》
图像分类技巧集，17页ppt《Bag of Tricks for Image Classification》
专知会员服务
94+阅读 · 2020年3月12日
最大均方差正则化贝叶斯神经网络，Bayesian Neural Networks With Maximum Mean Discrepancy Regularization
最大均方差正则化贝叶斯神经网络，Bayesian Neural Networks With Maximum Mean Discrepancy Regularization
专知会员服务
53+阅读 · 2020年3月5日
【变分推断课件】Lectures on Variational Inference：Statistical Analysis of Variational Approximations（附带pdf）
【变分推断课件】Lectures on Variational Inference：Statistical Analysis of Variational Approximations（附带pdf）
专知会员服务
15+阅读 · 2019年11月30日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
47+阅读 · 2019年10月17日
最新BERT相关论文清单，BERT-related Papers
最新BERT相关论文清单，BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
【NIPS2019】Infidelity and Sensitivity：模型可解释性方法的定量评估
【NIPS2019】Infidelity and Sensitivity：模型可解释性方法的定量评估
AINLP
19+阅读 · 2020年6月14日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
已删除
已删除
创业邦杂志
5+阅读 · 2019年3月27日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Disentangled Representations
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
条件GAN重大改进！cGANs with Projection Discriminator
条件GAN重大改进！cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
【论文】变分推断（Variational inference)的总结
【论文】变分推断（Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【学习】Hierarchical Softmax
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Estimating Linear Mixed Effects Models with Truncated Normally Distributed Random Effects
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月31日
Multivariate Generalised Linear Mixed Models With Graphical Latent Covariance Structure
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月30日
A Note on the Sum of Non-Identically Distributed Doubly Truncated Normal Distributions
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月29日
A multivariate normal approximation for the Dirichlet density and some applications
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月29日
Geometry of Similarity Comparisons
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月29日
Optimal anticodes, MSRD codes, and generalized weights in the sum-rank metric
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月28日
No-Go Theorems for Distributive Laws
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月28日
A method to integrate and classify normal distributions
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月27日
Approximability of Discriminators Implies Diversity in GANs
Approximability of Discriminators Implies Diversity in GANs
Arxiv
4+阅读 · 2018年6月27日
Latent nested nonparametric priors
Arxiv
4+阅读 · 2018年1月15日
VIP会员
文章信息
前往arXiv
下载PDF
相关主题
零均值
相关系数
规范化的
随机变量
BASIC
相关VIP内容
《算法凸几何》简明书，Algorithmic Convex Geometry，50页pdf
专知会员服务
41+阅读 · 2021年4月2日
【KDD2020-清华大学】自适应图编码器，Adaptive Graph Encoder for Attributed Graph Embedding
【KDD2020-清华大学】自适应图编码器，Adaptive Graph Encoder for Attributed Graph Embedding
专知会员服务
98+阅读 · 2020年7月6日
【论文推荐】Stochastic Graph Neural Networks，随机图神经网络
【论文推荐】Stochastic Graph Neural Networks，随机图神经网络
专知会员服务
68+阅读 · 2020年6月6日
随机特征核近似综述: 算法与理论，Random Features for Kernel Approximation: A Survey in Algorithms, Theory, and Beyond
随机特征核近似综述: 算法与理论，Random Features for Kernel Approximation: A Survey in Algorithms, Theory, and Beyond
专知会员服务
32+阅读 · 2020年4月26日
因果图，Causal Graphs，52页ppt
因果图，Causal Graphs，52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
图像分类技巧集，17页ppt《Bag of Tricks for Image Classification》
图像分类技巧集，17页ppt《Bag of Tricks for Image Classification》
专知会员服务
94+阅读 · 2020年3月12日
最大均方差正则化贝叶斯神经网络，Bayesian Neural Networks With Maximum Mean Discrepancy Regularization
最大均方差正则化贝叶斯神经网络，Bayesian Neural Networks With Maximum Mean Discrepancy Regularization
专知会员服务
53+阅读 · 2020年3月5日
【变分推断课件】Lectures on Variational Inference：Statistical Analysis of Variational Approximations（附带pdf）
【变分推断课件】Lectures on Variational Inference：Statistical Analysis of Variational Approximations（附带pdf）
专知会员服务
15+阅读 · 2019年11月30日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
47+阅读 · 2019年10月17日
最新BERT相关论文清单，BERT-related Papers
最新BERT相关论文清单，BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
热门VIP内容
相关资讯
【NIPS2019】Infidelity and Sensitivity：模型可解释性方法的定量评估
【NIPS2019】Infidelity and Sensitivity：模型可解释性方法的定量评估
AINLP
19+阅读 · 2020年6月14日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
已删除
已删除
创业邦杂志
5+阅读 · 2019年3月27日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Disentangled Representations
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
条件GAN重大改进！cGANs with Projection Discriminator
条件GAN重大改进！cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
【论文】变分推断（Variational inference)的总结
【论文】变分推断（Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【学习】Hierarchical Softmax
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
相关论文
Estimating Linear Mixed Effects Models with Truncated Normally Distributed Random Effects
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月31日
Multivariate Generalised Linear Mixed Models With Graphical Latent Covariance Structure
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月30日
A Note on the Sum of Non-Identically Distributed Doubly Truncated Normal Distributions
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月29日
A multivariate normal approximation for the Dirichlet density and some applications
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月29日
Geometry of Similarity Comparisons
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月29日
Optimal anticodes, MSRD codes, and generalized weights in the sum-rank metric
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月28日
No-Go Theorems for Distributive Laws
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月28日
A method to integrate and classify normal distributions
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月27日
Approximability of Discriminators Implies Diversity in GANs
Approximability of Discriminators Implies Diversity in GANs
Arxiv
4+阅读 · 2018年6月27日
Latent nested nonparametric priors
Arxiv
4+阅读 · 2018年1月15日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员
Top