Запитання з тегом «convergence»

Як ви інтерпретуєте криву виживання з пропорційною моделлю небезпеки Кокса? У цьому прикладі іграшки, припустимо, ми маємо коксову пропорційну модель небезпеки для ageзмінної kidneyданих та генеруємо криву виживання. library(survival) fit <- coxph(Surv(time, status)~age, data=kidney) plot(conf.int="none", survfit(fit)) grid() Наприклад, на час 200200200, яке твердження вірно? або обидва помиляються? Заява 1: у …

9 r  survival  cox-model  likelihood  machine-learning  deep-learning  generative-models  machine-learning  reinforcement-learning  q-learning  regression  multicollinearity  convergence  beta-distribution  bernoulli-distribution  machine-learning  self-study  pattern-recognition  neural-networks  stochastic-processes  linear 

Я досить багато боровся з узгодженням свого інтуїтивного розуміння розподілу ймовірностей із дивними властивостями, якими володіють майже всі топології розподілу ймовірностей. Наприклад, розглянемо випадкову змінну суміші : виберемо Гаусса з центром у 0 з відхиленням 1 та з ймовірністю додати до результату. Послідовність таких випадкових змінних сходилася б (слабко і …

9 mathematical-statistics  convergence  central-limit-theorem  topologies 

Асимптотичні результати неможливо довести за допомогою комп'ютерного моделювання, оскільки вони є твердженнями, що стосуються поняття нескінченності. Але ми повинні мати можливість зрозуміти, що справи дійсно йдуть так, як нам каже теорія. Розглянемо теоретичний результат limn→∞P(|Xn|>ϵ)=0,ϵ>0limn→∞P(|Xn|>ϵ)=0,ϵ>0\lim_{n\rightarrow\infty}P(|X_n|>\epsilon) = 0, \qquad \epsilon >0 де XnXnX_n - функція nnn випадкових величин, сказати однаково і …

9 mathematical-statistics  simulation  convergence  asymptotics 

Враховуючи, що , умовний дістр. з є . має граничний дистриб. Пуассона ( ), - позитивна константа.N= nN=нN = nYYYχ2( 2 п )χ2(2н)\chi ^2(2n)NNNθθ\thetaθθ\theta Покажіть, що як , у розподілі.θ → ∞θ→∞\theta \rightarrow \infty ( Y- Е( Y) ) /Вар( Y)------√→ N( 0 , 1 ) (Y-Е(Y))/Вар⁡(Y)→N(0,1)\space \space (Y - …

9 self-study  poisson-distribution  conditional-probability  convergence  central-limit-theorem 

Я намагаюся взяти вибірку з задньої частини, яка має багато режимів, особливо далеких один від одного, використовуючи MCMC. Виявляється, що в більшості випадків лише один із цих режимів містить 95% к.с., які я шукаю. Я намагався реалізувати рішення на основі загартованого моделювання, але це не дає задовільних результатів, оскільки на …

9 sampling  mcmc  inference  convergence