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(аниме на аве здоровья маме)

+rep
просто хороший микрослав

Я Викуся

Хороший профиль.

----------ANCIENT[3]-----------
／ﾌﾌ ▔▔▔▔▔▔▔ム｀ヽ
/ ノ) 　　　　　　　 　）ヽ　　　　　　　 　
/ ｜　　( ͡° ͜ʖ ͡°）ノ⌒（ゝ._,ノ　　　　　
/　ﾉ⌒7⌒ヽーく　 ＼　／　　　　
丶＿ ノ ｡　　 ノ､　｡|/　　　　　　 　 　　　　
　　 `ヽ `ー-'_人`ーﾉ　　　　　　 　　
　　　 丶 ￣ _人'彡ﾉ
ЭТО ДЕРЖАТЕЛЬ ВЛАСТЕЛИНA[3]. ДОБАВЬ ЕГО К СЕБЕ НА СТЕНУ, И ТВОЙ РАНГ НИКОГДА НЕ ПОДНИМЕТСЯ

Аната ва бос дэс

.../\_¸_/\
..(=•_•= )
...ღ♥*♥ღ.•*
(¯`•\|/•´¯)♥ ♥

meaw

…..•*¨`*•.
／人◕‿◕人＼☆
…..ど██つ~.
　　U….U☆☆

　　　　　　　　_,.. -──- ､,
　　　　　　　　,　'" 　 　　　 　　 `ヽ.
　　　　　　 ／/¨7__　　/ 　 　 i　 _厂廴
　　　　　 /￣( ノ__/　/{　　　　} ｢　（_冫}
　　　　／￣l＿// 　/-|　 ,!　 ﾑ ￣|＿｢ ＼＿_
　　. イ　 　 ,　 /!_∠_　|　/　/_⊥_,ﾉ ハ　 　イ
　　　/ ／ / 　〃ん心 ﾚ'|／　ｆ,心 Y　i ＼_＿＞　
　 ∠イ 　/　 　ﾄ弋_ツ　　 　 弋_ﾂ i　 |　 | ＼
　 _／ _ノ|　,i　⊂⊃　　　'　　　⊂⊃ ./　 !､＿ン
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мяф гаф мяф гаф мяф гаф мяф

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kos omak

+rep

(a) A researcher wants to estimate the probability π of a rare event and so draws
a random sample of size n from the probability function of X, where X is a
random variable, given by:
p(x; π) = (
π
x
(1 − π)
1−x
for x = 0, 1
0 otherwise
such that X takes the value 1 to indicate the occurrence of the event, and 0
otherwise.
i. Derive the maximum likelihood estimator of π that the researcher would
use and show that this estimator is an unbiased estimator of π.
ii. State the maximum likelihood estimator of π
−2
.
(12 marks)
(b) Let {X1, . . . , Xn} be a random sample from the probability density function:
f(x) = (
2x/θ2
for 0 ≤ x ≤ θ
0 otherwise
where θ > 0. Find the method of moments estimator of θ and show that it is
an unbiased estimator of θ.

The random variable X has a probability density function given by:
f(x) = (
k(3x + 1)(x + 1) for 0 < x < 1
0 otherwise.
(a) Show that k = 0.25.
(2 marks)
(b) Derive the cumulative distribution function, F(x).
(5 marks)
(c) Calculate P(X < 0.25 | X < 0.5).
(4 marks)
(d) Calculate Cov(1/(X + 1), X + 1).
(9 marks)

Consider two random variables X and Y . X can take the values 0, 1 and 2, and Y
can take the values 0 and 1. You are provided with the following information:
P(X = 0) = 0.4
P(X = 1) = 0.2
P(Y = 0 | X = 0) = 0.4
P(Y = 0 | X = 1) = 0.2
P(Y = 0 | X = 2) = 0.3.
(a) Write out the joint probability distribution of (X, Y ).
(4 marks)
(b) Calculate P(Y = 1), E(Y ) and Cov(X, Y ).
(8 marks)
(c) Calculate P(X = 0 | Y = 0).
(3 marks)
(d) Calculate P(Y = 1 | X + Y ≤ 2).
(5 marks)

+rep top ninja

Ne sky4ay bratik)

+rep happy man

Happy Valentine's day!

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┃██████████┃
┃██████████┃
┃█_____ прив █┃
┃█ ____чокак? █┃
┃██████████┃
┃██████████┃
┃██████████┃
┃　　　○　　　 ┃
╰━━━━━━━╯

:D

+rep

+rep

+rep! wws

+rep

+rep

+rep good trader

+реп

+ nice trade 1 x 1.. perfect.

+rep fast trader

+nice trader

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+ rep, fast trade)

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