Запитання з тегом «probability»

Я читав про парадокс ставок Блеквелла на шафу «Марність» . Ось резюме: ви з двома конвертами, і . Конверти містять випадкову суму грошей, але ви нічого не знаєте про розподіл про гроші. Ви відкриваєте один, перевірити , скільки грошей там ( ), і доводиться вибирати: взяти конверт або ?ExExE_xEyEyE_yxxxExExE_xEyEyE_y Шафа …

12 probability  paradox 

Ось кумедна проблема, яку приніс мені студент. Хоча вона спочатку була висловлена ​​з точки зору взаємно знищених куль, вистрілених через рівні проміжки часу через гармати, я подумав, що вам може сподобатися більш спокійне уявлення. У нескінченному плоскому світі Оза дорога Жовтої цегли починається в центрі Смарагдового міста, розкручується по всій …

12 probability  stochastic-processes  puzzle 

Якщо - розподіл ймовірності з ненульовими значеннями на , для якого типу (s) існує константа така, що для всіх ?p(x)p(x)p(x)[0,+∞)[0,+∞)[0,+\infty)p(x)p(x)p(x)c>0c>0c\gt 0∫∞0p(x)logp(x)(1+ϵ)p(x(1+ϵ))dx≤cϵ2∫0∞p(x)log⁡p(x)(1+ϵ)p(x(1+ϵ))dx≤cϵ2\int_0^{\infty}p(x)\log{\frac{ p(x)}{(1+\epsilon)p({x}(1+\epsilon))}}dx \leq c \epsilon^20<ϵ<10<ϵ<10\lt\epsilon\lt 1 Нерівність, наведена вище, насправді є дивергенцією Кулбека-Лейблера між розподілом та стислим його варіантом . Я з’ясував, що ця нерівність стосується розподілів експоненціальної, гамма та …

12 probability  stochastic-processes  kullback-leibler  probability-inequalities 

Мене бентежить деякі деталі теореми Слуцького : Нехай , дві послідовності скалярних / векторних / матричних випадкових елементів.{Xn}{Xn}\{X_n\}{ Yн}{Yn}\{Y_n\} Якщо у розподілі до випадкового елемента а вірогідно до постійної , то умови, що є незворотним, де позначає конвергенцію розподілу.ХнXnX_nХXXYнYnY_ncccХн+ Yн ХнYн Хн/ Ун →г Х+ c→г c X→г Х/ с,Xn+Yn …

12 probability  random-variable  convergence  slutsky-theorem 

Передумови: Тут є кілька чудових питань / відповідей щодо того, як відкалібрувати моделі, які прогнозують ймовірність того, що результат відбудеться. Наприклад Шкала барію та його розкладання на роздільну здатність, невизначеність та надійність . Калібрувальні графіки та ізотонічна регресія . Ці методи часто вимагають використання методу бінінгу за передбачуваними ймовірностями, так …

12 probability  predictive-models  binary-data  calibration  scoring-rules 

Як зазначено в назві, скажіть, якщо я малюю випадковим чином 4 картки, а ви малюєте 6 з тієї ж колоди, яка ймовірність того, що моя найвища карта б'є вашу найвищу карту? Як це зміниться, якщо ми будемо малювати з різних колод? Дякую!

12 probability  maximum 

Як я можу це вирішити? Мені потрібні проміжні рівняння. Можливо, відповідь −tf(x)−tf(x)-tf(x) . ddt[∫∞txf(x)dx]ddt[∫t∞xf(x)dx] \frac{d}{dt} \left [\int_t^\infty xf(x)\,dx \right ] f(x)f(x)f(x) - функція щільності ймовірності. limx→∞f(x)=0limx→∞f(x)=0\lim\limits_{x \to \infty} f(x) = 0limx→∞F(x)=1limx→∞F(x)=1\lim\limits_{x \to \infty} F(x) = 1 джерело: http://www.actuaries.jp/lib/collection/books/H22/H22A.pdf p.40 Спробуйте проміжні рівняння нижче: ddt[∫∞txf(x)dx]=ddt[[xF(x)]∞t−∫∞tF(x)dx]??ddt[∫t∞xf(x)dx]=ddt[[xF(x)]t∞−∫t∞F(x)dx]?? \frac{d}{dt} \left [\int_t^\infty xf(x)\,dx \right ] …

12 probability  distributions  self-study  mathematical-statistics 

Співвідношення двох незалежних нормальних розподілів дає розподіл Коші. T-розподіл - це нормальний розподіл, розділений на незалежний розподіл chi-квадрата. Співвідношення двох незалежних чі-квадратних розподілів дає F-розподіл. Я шукаю співвідношення незалежних безперервних розподілів, яке дає нормально розподілену випадкову змінну із середнім та дисперсією ?σ 2мкмк\muσ2σ2\sigma^2 Можливо, існує нескінченний набір можливих відповідей. Чи …

12 probability  distributions  normal-distribution  mathematical-statistics 

У мене дуже великий набір даних, і близько 5% випадкових значень відсутні. Ці змінні співвідносяться між собою. Наступний приклад набору даних R - це лише іграшковий приклад з манекено-корельованими даними. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Я використовую Байєса для вирішення проблеми кластеризації. Після деяких обчислень я закінчую необхідність отримати співвідношення двох ймовірностей: P(A)/P(B)P(A)/P(B)P(A)/P(B) мати можливість отримати . Ці ймовірності отримуються шляхом інтеграції двох різних двовимірних KDE, як пояснено у цій відповіді :P(H|D)P(H|D)P(H|D) P ( B ) = ∬ х Керівництво , Y : G ( …

12 probability  bayesian  maximum-likelihood  kernel-smoothing 

Я вивчаю т-розподіл Стьюдента, і мені стало цікаво, як можна отримати функцію щільності t-розподілів (з wikipedia, http://en.wikipedia.org/wiki/Student%27s_t-distribution ): f( t ) = Γ ( v + 12)v π--√Γ ( v2)( 1 + т2v)- v + 12f(t)=Γ(v+12)vπΓ(v2)(1+t2v)−v+12f(t) = \frac{\Gamma(\frac{v+1}{2})}{\sqrt{v\pi}\:\Gamma(\frac{v}{2})}\left(1+\frac{t^2}{v} \right)^{-\frac{v+1}{2}} де - ступеня свободи, а - гамма-функція. Яка інтуїція цієї функції? …

12 probability  normal-distribution  t-distribution 

Хто-небудь може підказати, де отримати результати 10 000 монетних переворотів (тобто всіх 10 000 голів і хвостів), виконаних Джоном Керріхом під час Другої світової війни?

12 probability 

В дусі цього питання Розуміючи докази леми, що використовується в нерівності Геффдінга , я намагаюся зрозуміти кроки, які призводять до нерівності Геффдінга. Найбільш загадковою для мене є доказ - це частина, де обчислюються експоненціальні моменти для сукупності змінних iid, після яких застосовується нерівність Маркова. Моя мета полягає в тому, щоб …

12 probability  probability-inequalities 

Я виходжу з цього питання на випадок, якщо хтось захоче піти слідом. В основному у мене є набір даних складається з об'єктів, де кожен об'єкт має задане число вимірюваних значень, приєднаних до нього (у цьому випадку два):NΩΩ\OmegaNNN Ω = o1[ х1, у1] , о2[ х2, у2] , . . . …

12 probability  maximum-likelihood  kernel-smoothing  numerical-integration 

У тенісу є своєрідна система трьох балів, і мені цікаво, чи має це якась статистична користь з точки зору матчу як експерименту для визначення кращого гравця. Для незнайомих людей у ​​звичайних правилах гра виграється від першого до 4 очок, якщо у вас є 2-очковий привід (тобто якщо це 4-2, ви …

12 probability  inference  games