Запитання з тегом «conditional-probability»

Я отримав це питання під час інтерв'ю з Amazon: 50% усіх, хто отримує перше інтерв'ю, отримують друге інтерв'ю 95% ваших друзів, які отримали друге інтерв'ю, вважають, що вони провели перше інтерв'ю 75% ваших друзів, які НЕ отримали другого інтерв'ю, вважають, що провели перше співбесіду Якщо ви відчуваєте, що у вас …

139 probability  conditional-probability 

У нас є багатоваріантний нормальний вектор Y∼N(μ,Σ)Y∼N(μ,Σ){\boldsymbol Y} \sim \mathcal{N}(\boldsymbol\mu, \Sigma) . Розглянемо розділення μμ\boldsymbol\mu та YY{\boldsymbol Y} на μ=[μ1μ2]μ=[μ1μ2]\boldsymbol\mu = \begin{bmatrix} \boldsymbol\mu_1 \\ \boldsymbol\mu_2 \end{bmatrix} Y=[y1y2]Y=[y1y2]{\boldsymbol Y}=\begin{bmatrix}{\boldsymbol y}_1 \\ {\boldsymbol y}_2 \end{bmatrix} з аналогічним розділом ΣΣ\Sigma на [Σ11Σ21Σ12Σ22][Σ11Σ12Σ21Σ22] \begin{bmatrix} \Sigma_{11} & \Sigma_{12}\\ \Sigma_{21} & \Sigma_{22} \end{bmatrix} Потім, (y1|y2=a)(y1|y2=a)({\boldsymbol y}_1|{\boldsymbol …

114 normal-distribution  conditional-probability 

Я починаю балуватися з використанням glmnetз LASSO регресією , де мій результат становить інтерес дихотомический. Я створив невеликий макетний кадр даних нижче: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

Вибачте, якщо це здається занадто базовим, але я думаю, що я просто прагну підтвердити розуміння тут. Я розумію, що я повинен був би зробити це в два кроки, і я почав намагатися врізати кореляційні матриці, але це тільки починає здаватися дійсно пов'язаним. Я шукаю коротке пояснення (в ідеалі з натяками …

53 probability  correlation  conditional-probability  random-generation 

Нещодавно я натрапив на цю особу: Е[ Є( Y| Х, Z) | Х] = Е[ Y| Х]E[E(Y|X,Z)|X]=E[Y|X]E \left[ E \left(Y|X,Z \right) |X \right] =E \left[Y | X \right] Я, звичайно, знайомий з більш простою версією цього правила, а саме з тим, що Е[ Є( Y| Х) ] =Е( Y)E[E(Y|X)]=E(Y)E \left[ …

43 self-study  conditional-probability  conditional-expectation 

За завісою стоїть людина - я не знаю, людина це жінка чи чоловік. Я знаю, що у людини довге волосся, і що 90% всіх людей з довгим волоссям - жінки Я знаю, що людина має рідкісну групу крові AX3, і 80% всіх людей із цією групою крові - жінки. Яка …

32 conditional-probability  probability 

Формула умовної ймовірності виникнення огляду на те, що стався , є:AA\text{A}BB\text{B}P(A | B)=P(A∩B)P(B).P(A | B)=P(A∩B)P(B). P\left(\text{A}~\middle|~\text{B}\right)=\frac{P\left(\text{A} \cap \text{B}\right)}{P\left(\text{B}\right)}. Мій підручник пояснює інтуїцію, що стоїть за цим, з точки зору діаграми Венна. Зважаючи на те, що стався, єдиний спосіб виникнення - це подія потрапити в перетин та .BB\text{B}AA\text{A}AA\text{A}BB\text{B} У цьому випадку, …

30 probability  conditional-probability  intuition 

Зачинено. Це питання поза темою . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб воно було тематичним для перехресної перевірки. Закрито 2 роки тому . Я використовую caret, щоб запустити перехрещений випадковий ліс над набором даних. Змінна Y - фактор. У моєму наборі даних немає NaN, Inf …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

Зараз я вивчаю клас статистичних висновків на курсі. В одному із завдань виникає наступне питання. | Suppose you rolled the fair die twice. What is the probability of rolling the same number two times in a row? 1: 2/6 2: 1/36 3: 0 4: 1/6 Selection: 2 | You're close...I …

26 probability  self-study  conditional-probability 

У мене є просте запитання щодо "умовної ймовірності" та "ймовірності". (Я вже опитував це питання тут, але безрезультатно.) Він починається зі сторінки Вікіпедії, за якоюсь вірогідністю . Вони говорять так: Імовірність набору значень параметрів, , з урахуванням результатів , дорівнює ймовірністю спостережуваних результатів цих даними тих значень параметрів, тобтоxθθ\thetaxxx L(θ∣x)=P(x∣θ)L(θ∣x)=P(x∣θ)\mathcal{L}(\theta …

26 probability  bayesian  conditional-probability  likelihood  definition 

Наскільки мої сукупні (і дефіцитні) знання про статистику дозволяють, я зрозумів, що якщо є випадковими змінними, то, як випливає з цього терміна, вони незалежні і однаково розподілені.X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1, X_2,..., X_n Мене тут хвилює колишня властивість зразків iid, яка гласить: p(Xn|Xi1,Xi2,...,Xik)=p(Xn),p(Xn|Xi1,Xi2,...,Xik)=p(Xn),p(X_{n}|X_{i_1},X_{i_2},...,X_{i_k}) = p(X_{n}), для будь-якої колекції відмінних 's st . 1 ≤ …

24 sampling  conditional-probability  independence 

Монти досконало знав, чи за дверима стоїть коза (чи вона порожня). Цей факт дозволяє гравцеві удвічі підвищити свою успішність, переключивши «здогадки» на іншу «Двері». Що робити, якщо знання Монті були менш ніж досконалими? Що робити, якщо іноді Премія справді БУЛА в тих же дверях, що і Коза? Але ви не …

23 conditional-probability 

Я деякий час намагався зрозуміти ідею кон'югованих пріорів у байєсівській статистиці, але просто не розумію. Чи може хтось пояснити цю ідею найпростішими можливими термінами, можливо, використовуючи "приклад Гаусса" як приклад?

23 bayesian  conditional-probability  conjugate-prior 

Деякі джерела кажуть, що ймовірність функції не є умовною ймовірністю, деякі кажуть, що вона є. Це дуже бентежить мене. Згідно з більшістю джерел, які я бачив, вірогідність розподілу з параметром θθ\theta повинна бути добутком функцій масової ймовірності, заданих nnn зразками xixix_i : L(θ)=L(x1,x2,...,xn;θ)=∏i=1np(xi;θ)L(θ)=L(x1,x2,...,xn;θ)=∏i=1np(xi;θ)L(\theta) = L(x_1,x_2,...,x_n;\theta) = \prod_{i=1}^n p(x_i;\theta) Наприклад, у …

21 probability  bayesian  conditional-probability  likelihood  frequentist 

Зокрема, скажіть, що у мене є дві події, A і B, а також деякі параметри розподілу , і я хотів би подивитися на .P ( A | B , θ )θθ \theta П( A | B , θ )П(А|Б,θ)P(A | B,\theta) Отже, найпростішим визначенням умовної ймовірності є, враховуючи деякі події …

21 probability  conditional-probability