If two events A and B are independent, which of the following equalities must hold?
2
Given a discrete random variable X with pmf f_X(x), which expression correctly relates its CDF to the pmf?
3
In a Bernoulli experiment with unknown success probability θ, the method-of-moments estimator for θ is:
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For a random vector X = (X1,…,Xk)ᵀ, which statement correctly describes the marginal pdf of Xi when the joint pdf is f_X(x)?
lightbulb
Explanation
<p>Die <strong>f_{Xi}(x) = ∫ f_X(x_1,…,x_k)\,d x_{-i}</strong> ist korrekt, weil man die Randdichte erhält, indem man die gemeinsamen Variablen (alle außer i) über ihr gesamtes Werte‑Spektrum integriert – das „wegschmilzt“ die anderen Dimensionen und lässt nur die Variable i übrig.</p>
<p><em>Möchtest du das als mentales Bild, als Mini‑Beispiel oder die typische Falle sehen?</em></p>
5
Which of the following is the variance decomposition known as the law of total variance?
6
A test statistic T_n = Σ_{j=1}^k (N_j - n p_{0j})^2 / (n p_{0j}) converges in distribution to which of the following under H0?
lightbulb
Explanation
<p>Die <strong>χ²_{k‑1}</strong> ist korrekt, weil die Statistik die Pearson‑Chi‑Quadrat‑Formel ist und unter der Nullhypothese H₀ k‑1 Freiheitsgrade hat – die ein‑e‑zu‑null‑Einschränkung (Summe der erwarteten Häufigkeiten = n) reduziert die Freiheit um 1.</p>
<p><em>Möchtest du das als mentales Bild, als Mini‑Skizze in Worten oder als typische Falle sehen?</em></p>
7
In linear regression, assuming XᵀX is invertible, the least squares estimator β̂ satisfies which equation?
8
For a random variable X with finite mean μ and variance σ², Chebyshev’s inequality provides a bound for P(|X-μ| ≥ t). Which of the following is that bound?
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Explanation
<p>Die <strong>σ² / t²</strong> ist korrekt, weil Chebyshev sagt : die Wahrscheinlichkeit, dass X mehr als t vom Mittelwert entfernt ist, ist höchstens die Varianz geteilt durch das Quadrat der Abweichung, also σ² / t² – das zentrale Detail ist das Quadrat im Nenner, das die Schranke schnell klein werden lässt, wenn t wächst.</p>
<p><em>Möchtest du das als mentales Bild, als Mini‑Beispiel oder die typische Falle sehen?</em></p>
9
When testing H₀: θ = θ₀ versus H₁: θ ≠ θ₀ with an asymptotically normal estimator θ̂, the Wald test rejects H₀ if:
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In logistic regression, the log‑likelihood gradient can be expressed as Xᵀ (Y - μ(β)). What does μ_i(β) represent?
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