Запитання з тегом «probability»

Чи можемо ми інтерпретувати задню ймовірність, отриману від класифікатора, який видає передбачуване значення класу та ймовірність (наприклад, логістична регресія або Naive Bayes), як якусь оцінку довіри, яка присвоюється цьому прогнозованому значенню класу?

12 probability  logistic  naive-bayes 

У мене є така функція ймовірності: Проблема = 11 + е- zProb=11+e−z\text{Prob} = \frac{1}{1 + e^{-z}} де z= В0+ В1Х1+ ⋯ + BнХн.z=B0+B1X1+⋯+BnXn.z = B_0 + B_1X_1 + \dots + B_nX_n. Моя модель виглядає так Пр ( У= 1 ) = 11 + експ( - [ - 3,92 + 0,014 …

12 r  probability  data-visualization  logistic 

Чи існує така позитивна розподіл, що різниця двох незалежних вибірок від цього розподілу зазвичай розподіляється? Якщо так, чи має вона просту форму?

12 distributions  probability 

Припустимо, ми маємо (вимірювану і належним чином сприйняту) множину S⊆B⊂RnS⊆B⊂RnS\subseteq B\subset\mathbb R^n , де BBB компактний. Крім того, припустимо, що ми можемо взяти зразки з рівномірного розподілу по BBB wrt мірою Лебега λ(⋅)λ(⋅)\lambda(\cdot) і що ми знаємо міру λ(B)λ(B)\lambda(B) . Наприклад, можливо, BBB являє собою поле [−c,c]n[−c,c]n[-c,c]^n що містить SSS …

12 probability  monte-carlo  unbiased-estimator  measure-theory 

Я думав про значення сім’ї в масштабі локації. Я розумію, що для кожного члена місцезнаходження шкали сім'ї з параметрами розташування і шкалою, то розподіл не залежить від будь - яких параметрів , і це те ж саме для кожного , що належить до цього сімейства.XXXb Z = ( X - …

12 probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  moments 

Баєзійська книга Крушке говорить про використання бета-розподілу для гортання монети, Наприклад, якщо у нас немає попередніх знань, крім знань про те, що монета має сторону голови та хвіст, це рівнозначно раніше спостерігали одну голову та один хвіст, що відповідає a = 1 та b = 1. Чому б жодна інформація …

12 probability  bayesian  beta-distribution 

Мій досвід - інформатика. Я досить новий, щоб монтувати методи відбору проб Карло, і, хоча я розумію математику, мені важко придумати інтуїтивні приклади для вибірки важливості. Точніше, чи міг би хтось навести приклади: оригінальний розподіл, з якого неможливо взяти вибірку, але можна оцінити розподіл важливості, який можна взяти на вибірку …

12 probability  distributions  sampling  importance-sampling 

Припустимо, у мене є спільна функція генерування моменту для спільного розподілу з CDF . Чи є необхідною і достатньою умовою незалежності і ? Я перевірив пару підручників, в яких згадувалась лише необхідність:MX,Y(s,t)MX,Y(s,t)M_{X,Y}(s,t)FX,Y(x,y)FX,Y(x,y)F_{X,Y}(x,y)MX,Y(s,t)=MX,Y(s,0)⋅MX,Y(0,t)MX,Y(s,t)=MX,Y(s,0)⋅MX,Y(0,t)M_{X,Y}(s,t)=M_{X,Y}(s,0)⋅M_{X,Y}(0,t)XXXYYY FX,Y(x,y)=FX(x)⋅FY(y)⟹MX,Y(s,t)=MX(s)⋅MY(t)FX,Y(x,y)=FX(x)⋅FY(y)⟹MX,Y(s,t)=MX(s)⋅MY(t)F_{X,Y}(x,y)=F_X(x)\cdot F_Y(y) \implies M_{X,Y}(s,t)=M_X(s) \cdot M_Y(t) Цей результат зрозумілий, оскільки незалежність означає . Оскільки MGF-поля маргіналів визначаються спільним …

12 probability  independence  joint-distribution  mgf 

Я думаю, що я розумію рівняння детальної умови балансу, де зазначено, що для ймовірності переходу та стаціонарного розподілу ланцюг Маркова задовольняє детальний баланс, якщоqqqππ\piq(x|y)π(y)=q(y|x)π(x),q(x|y)π(y)=q(y|x)π(x),q(x|y)\pi(y)=q(y|x)\pi(x), це має більше сенсу для мене, якщо я перезавантажую його як: q(x|y)q(y|x)=π(x)π(y).q(x|y)q(y|x)=π(x)π(y).\frac{q(x|y)}{q(y|x)}= \frac{\pi(x)}{\pi(y)}. В основному, ймовірність переходу зі стану у стан повинна бути пропорційною відношенню їх …

12 probability  mcmc  markov-process 

Якщо хтось робить заяву, як нижче: "Загалом, некурящі, які потрапляють під дію екологічного диму, мали відносний ризик ішемічної хвороби серця на 1,25 (95-відсотковий інтервал довіри, 1,17-1,32) порівняно з некурящими людьми, які не потрапляють до паління" Який відносний ризик для населення в цілому? Скільки речей пов’язано з ішемічною хворобою серця? З …

12 probability  statistical-significance  confidence-interval  conditional-probability  philosophical 

У розпізнаванні образів Бішопа та машинному навчанні я прочитав наступне, одразу після введення щільності ймовірності p(x∈(a,b))=∫bap(x)dxp(x∈(a,b))=∫abp(x)dxp(x\in(a,b))=\int_a^bp(x)\textrm{d}x : При нелінійній зміні змінної щільність ймовірності перетворюється по-різному від простої функції завдяки якобіанському фактору. Наприклад, якщо ми розглянемо зміну змінних x=g(y)x=g(y)x = g(y) , то функція f(x)f(x)f(x) стає f~(y)=f(g(y))f~(y)=f(g(y))\tilde{f}(y) = f(g(y)) . Тепер …

12 machine-learning  probability 

Як я можу визначити розподіл випадкової величини таким, що витяг з Y має кореляцію ρ з x 1 , де x 1 - це одиночне виведення з розподілу з кумулятивною функцією розподілу F X ( x ) ? YYYYYYρρ\rhoх1x1x_1х1x1x_1ЖХ( х )FX(x)F_{X}(x)

12 distributions  probability  correlation  random-variable  conditional-probability 

Я знаю, що помилка типу II - це істинна H1, але H0 не відхиляється. Питання Як я обчислюю ймовірність помилки типу II, пов’язаної з нормальним розподілом, де відоме стандартне відхилення?

12 probability  power-analysis  type-i-and-ii-errors 

Чи це окремий тип розподілу (EX: Біноміальний, Бернуллі, Мультиноміальний), або будь-який розподіл можна представити таким чином. Чи може хтось детальніше пояснити простим прикладом

12 probability  distributions 

При розрахунку стандартної помилки коефіцієнта регресії, ми не враховуємо хаотичності в конструкції матриці . Наприклад, в OLS, ми обчислюємо якXXXvar(β^)var(β^)\text{var}(\hat{\beta})var((XTX)−1XTY)=σ2(XTX)−1var((XTX)−1XTY)=σ2(XTX)−1\text{var}((X^TX)^{-1}X^TY) = \sigma^2(X^TX)^{-1} Якщо розглядалися випадковим чином , закон загальної дисперсії буде, в деякому сенсі, вимагає додаткового вкладу дисперсії , а також. тобтоXXXXXX var ( β^) = var ( E( β^| …

11 regression  probability  variance  inference