مشترکہ کثافت کیسے تلاش کریں
احتمال تھیوری اور اعدادوشمار میں ، متعدد بے ترتیب متغیرات کی عام تقسیم کو بیان کرنے کے لئے مشترکہ کثافت کا فنکشن ایک اہم ذریعہ ہے۔ یہ مضمون مشترکہ کثافت کو تفصیل سے حل کرنے کا طریقہ متعارف کرائے گا ، اور ساختی اعداد و شمار کے ذریعہ متعلقہ مواد کو ظاہر کرنے کے لئے پچھلے 10 دنوں میں پورے نیٹ ورک کے گرم موضوعات کو یکجا کرے گا۔
1. مشترکہ کثافت کی تعریف

مشترکہ کثافت کا فنکشن دو یا زیادہ بے ترتیب متغیرات کے امکانی کثافت فنکشن کی مشترکہ شکل سے مراد ہے۔ مسلسل بے ترتیب متغیرات X اور Y کے ل their ، ان کی مشترکہ کثافت تقریب F (x ، y) مندرجہ ذیل شرائط کو پورا کرتی ہے:
| شرائط | تفصیل |
|---|---|
| غیر منفی | f (x ، y) ≥ 0 |
| یکسانیت | ∫∫ f (x ، y) dx dy = 1 |
2. مشترکہ کثافت کو کیسے حل کریں
مشترکہ کثافت کو حل کرنے کے لئے یہاں کئی عام طریقے ہیں:
| طریقہ | اقدامات |
|---|---|
| براہ راست دیا گیا | مشترکہ کثافت کی تقریب کا اظہار جانا جاتا ہے |
| کنارے کثافت کا تبادلہ | کنارے کثافت اور مشروط کثافت کے ذریعہ حساب کیا گیا ہے |
| متغیر تبدیلی کا طریقہ | متغیر متبادل کے لئے جیکبیان کا استعمال |
3. پورے نیٹ ورک اور مشترکہ کثافت میں گرم عنوانات کا مجموعہ
پچھلے 10 دنوں میں انٹرنیٹ پر گرم موضوعات کے درمیان امکانی اعدادوشمار سے متعلق مواد مندرجہ ذیل ہے:
| گرم عنوانات | مطابقت |
|---|---|
| مصنوعی ذہانت میں امکانی ماڈل | مشین لرننگ کے لئے مشترکہ کثافت |
| آب و ہوا میں تبدیلی کے اعداد و شمار کا تجزیہ | ملٹی ویئریبل مشترکہ تقسیم کی درخواستیں |
| مالیاتی منڈی کی پیش گوئی | رسک ماڈل کی مشترکہ کثافت |
4. عملی درخواست کے معاملات
مثال کے طور پر مالی رسک مینجمنٹ لینا ، یہ فرض کرتے ہوئے کہ دو مالی اشارے X اور Y ہیں ، ان کے مشترکہ کثافت کے فنکشن کا اظہار اس طرح کیا جاسکتا ہے:
| اشارے | تقسیم |
|---|---|
| x | عام تقسیم |
| y | عام تقسیم |
| مشترکہ تقسیم | عام تقسیم کو بہتر بنائیں |
حل اقدامات مندرجہ ذیل ہیں:
1. معمولی تقسیم کے پیرامیٹرز کا تعین کریں
2. کوویرینس میٹرکس کا حساب لگائیں
3. مشترکہ کثافت کی تقریب کا اظہار لکھیں
5. نوٹ کرنے کے لئے چیزیں
مشترکہ کثافت کو حل کرتے وقت نوٹ کرنے والی چیزیں:
| نوٹ کرنے کی چیزیں | تفصیل |
|---|---|
| متغیر آزادی | جب آزاد ہوتا ہے تو ، مشترکہ کثافت کنارے کی کثافت کی پیداوار کے برابر ہوتی ہے۔ |
| ڈومین پابندیاں | متغیر کی قدر کی حد پر دھیان دیں |
| تسلسل کی ضروریات | صرف مستقل بے ترتیب متغیر صرف کثافت کے فنکشن کو استعمال کرسکتے ہیں |
6. خلاصہ
مشترکہ کثافت کو حل کرنا امکانی اعدادوشمار کا ایک اہم حصہ ہے ، اور اس کے طریقوں میں مہارت حاصل کرنا ڈیٹا تجزیہ ، مشین لرننگ اور دیگر شعبوں کے لئے بہت ضروری ہے۔ اس مضمون کے تعارف اور ساختی ڈسپلے کے ذریعے ، ہم امید کرتے ہیں کہ قارئین کو مشترکہ کثافت کے فنکشن کو بہتر طور پر سمجھنے اور اس کا اطلاق کرنے میں مدد ملے گی۔
تفصیلات چیک کریں
تفصیلات چیک کریں