Запитання з тегом «probability»

Чи є якась користь для величини у статистиці чи теорії інформації?∫f(x)2dx∫f(x)2dx \int f(x)^2 dx

13 probability  entropy  information-theory 

Які плюси та мінуси використання LARS [1] проти використання координатного спуску для встановлення L1-регульованої лінійної регресії? Мене в основному цікавлять аспекти ефективності (мої проблеми мають, як правило, Nсотні тисяч і p<20). Однак, будь-які інші дані також будуть оцінені. редагувати: Оскільки я розмістив запитання, chl люб'язно вказав на статтю [2] Friedman …

13 regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

Зараз я працюю асистентом викладання у своєму університеті, на вступному курсі статистики (для студентів-медиків). В автономному режимі доступно багато книг з інформацією, яка допомагає вчителю. Однак, що мені цікаво знати, якщо ви можете направити мене на будь-які (хороші) ресурси, які надають вправи (з рішеннями) статистики, які доступні в Інтернеті? (наприклад: …

13 probability  references  inference  descriptive-statistics  teaching 

Нещодавно я дізнався про правильні правила зарахування імовірнісних класифікаторів. Кілька ниток на цьому веб-сайті підкреслили, що точність - це неправильне оцінювальне правило, і його не слід використовувати для оцінки якості прогнозів, породжених ймовірнісною моделлю, такою як логістична регресія. Однак чимало академічних робіт, які я прочитав, дали втрати внаслідок неправильної класифікації …

13 probability  accuracy  scoring-rules 

Скажімо, я обчислюю висоту (у см), і числа повинні бути більшими за нуль. Ось зразок списку: 0.77132064 0.02075195 0.63364823 0.74880388 0.49850701 0.22479665 0.19806286 0.76053071 0.16911084 0.08833981 Mean: 0.41138725956196015 Std: 0.2860541519582141 У цьому прикладі, згідно з нормальним розподілом, 99,7% значень повинні бути в межах ± 3 рази більше середнього відхилення від …

13 probability  mathematical-statistics  normal-distribution  standard-deviation 

Теорема Пол Річард Халмош-Savage каже , що для домінували статистичної моделі статистика достатньо, якщо (і тільки якщо) для всіх існує мірна версія похідної Нікодима Радона де є привілейований міра така , що для і .(Ω,A,P)(Ω,A,P)(\Omega, \mathscr A, \mathscr P)T:(Ω,A,P)→(Ω′,A′)T:(Ω,A,P)→(Ω′,A′)T: (\Omega, \mathscr A, \mathscr P)\to(\Omega', \mathscr A'){P∈P}{P∈P}\{P \in \mathscr{P} \} TTTdPdP∗dPdP∗\frac{dP}{dP*}dP∗dP∗dP*P∗=∑∞i=1PiciP∗=∑i=1∞PiciP*=\sum_{i=1}^\infty …

13 probability  mathematical-statistics  intuition  measure-theory 

Я досить новачок у галузі гауссових процесів і як вони застосовуються в машинному навчанні. Я продовжую читати та чути про те, що функції коваріації є головною привабливістю цих методів. То чи міг би хто-небудь пояснити інтуїтивно, що відбувається в цих коваріаційних функціях? В іншому випадку, якщо ви можете вказати на …

13 machine-learning  probability  bayesian 

У коментарях після цієї моєї відповіді на відповідне запитання користувачі ssdecontrol і Glen_b запитали, чи потрібна спільна нормальність XXX і YYY для підтвердження нормальності суми X+YX+YX+Y ? Це спільне нормальність достатню кількість , звичайно ж , добре відомо. Це додаткове питання там не було розглянуте, і, мабуть, варто його розглянути …

13 probability  normal-distribution  distributions  bivariate  multivariate-normal 

Я намагаюся зрозуміти логіку тесту чи-квадрата. Тест Chi-квадрата - . потім порівнюється з розподілом у квадраті Chi, щоб з'ясувати значення p.для того, щоб відкинути нульову гіпотезу чи ні. : спостереження походять від розподілу, який ми використовували для створення наших очікуваних значень. Наприклад, ми могли б перевірити, чи ймовірність отримання задана …

13 probability  distributions  normal-distribution  mathematical-statistics  chi-squared 

Мене в інтерв'ю мені задали це запитання з . Чи є "правильна" відповідь?( n , k ) = ( 400 , 220 )(n,k)=(400,220)(n, k) = (400, 220) Припустимо, що кидки є iid, а ймовірність голів . Тоді розподіл кількості голів у 400 кидках повинен бути близьким до нормального (200, 10 …

13 probability  hypothesis-testing  self-study  prior 

Я вивчаю машинне навчання, і кожна книга, яку я відкриваю, натрапляю на розподіл чі-квадрата, гамма-функцію, t-розподіл, гауссова тощо. Кожна книга, яку я відкрив до цього часу, визначає лише те, що таке розподіли: вони не пояснюють і не дають інтуїції, звідки беруться конкретні формули для функцій. Наприклад, чому розподіл чі-квадрата таким, …

13 probability  distributions  mathematical-statistics  references 

У книзі "Граничні теоретичні теорії ймовірностей" Валентина В. Петрова я побачив розмежування між визначеннями розподілу як "безперервний" та "абсолютно неперервний", який зазначено так: ( ∗ )(∗)(*) "... Розподіл випадкової величини як кажуть, є безперервним, якщо для будь-якого кінцевого чи підрахункового набору точок реальної прямої. Це сказано бути абсолютно безперервним, якщо …

13 probability  distributions  random-variable 

Наступна проблема була розміщена на сторінці Mensa International у Facebook: \quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad Сама публікація отримала 1000+ коментарів, але я не буду вникати в деталі щодо дебатів там, оскільки знаю, що це парадокс Бертранда, і відповідь - . Що мене тут цікавить - це як можна відповісти на цю проблему, використовуючи підхід …

12 r  probability  simulation  monte-carlo  paradox 

Як побудувати приклад розподілу ймовірностей, для якого , припускаючи ?E(1X)=1E(X)E(1X)=1E(X)\mathbb{E}\left(\frac{1}{X}\right)=\frac{1}{\mathbb{E}(X)}P(X≠0)=1P(X≠0)=1\mathbb{P}(X\ne0)=1 Нерівність , яке випливає з нерівності Йєнсена для позитивного багатозначних RV , як (зворотна нерівність, якщо ). Це тому, що відображення опукло для і увігнуте для . Виходячи з умови рівності в нерівності Дженсена, я думаю, розподіл повинен бути виродженим, …

12 probability  distributions  random-variable  expected-value 

Змагання з Kaggle визначають остаточний рейтинг на основі проведеного тестового набору. Проведений тестовий набір - зразок; він може не репрезентувати населення, яке моделюється. Оскільки кожне подання схоже на гіпотезу, алгоритм, який виграв змагання, може, як правило, збігатися з тестовим набором краще, ніж інші. Іншими словами, якби обраний інший тестовий набір …

12 machine-learning  probability  hypothesis-testing  sample  kaggle