Запитання з тегом «probability»

Скажімо, у мене є друг (назвемо його "Джордж"), який каже, що він може керувати рулонними кістками, використовуючи свій розум (тобто, зробіть так, щоб кубики падали на певну кількість, про яку він думає). Як я можу розробити науково суворий тест, щоб визначити, чи він насправді може це зробити? (Я, звичайно, не …

11 probability  experiment-design  dice 

Типовою статистикою обробки зображень є використання функцій текстури Haralick , яких 14. Мене цікавить 14-та з цих особливостей: З огляду на карту суміжності (яку ми можемо просто переглянути емпіричним розподілом двох цілих чисел i , j < 256 ), вона визначається як: квадратний корінь другого власного значення Q , де …

11 probability  computational-statistics 

Закрито . Це питання ґрунтується на думці . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб на нього можна було відповісти фактами та цитатами, відредагувавши цю публікацію . Закрито 7 місяців тому . Фон Я читав про StatProb.com з коментаря до блогу Ендрю Гельмана . За даними …

11 probability  references  methodology 

Який найкращий спосіб наблизити для двох заданих цілих чисел коли ви знаєте середнє значення , дисперсію , косисть та надлишковий дискретного розподілу , і з (ненульових) мір фігури та що нормальне наближення не підходить?m , n μ σ 2 γ 1 γ 2 X γ 1 γ 2Пr [ n …

11 probability  distributions  moments  approximation  saddlepoint-approximation 

Для двох дискретних розподілів і поперечна ентропія визначається якpppqqq H(p,q)=−∑xp(x)logq(x).H(p,q)=−∑xp(x)log⁡q(x).H(p,q)=-\sum_x p(x)\log q(x). Цікаво, чому це була б інтуїтивна міра відстані між двома розподілами ймовірностей? Я бачу, що - ентропія , яка вимірює "здивування" . - міра, яка частково замінює на . Я досі не розумію інтуїтивного значення, що стоїть за …

11 probability  distributions  cross-entropy 

У мене є аналогічна проблема із заданим тут питанням: Як можна виміряти нерівномірність розподілу? У мене є набір розподілів ймовірностей по днях тижня. Я хочу виміряти, наскільки близький кожен розподіл до (1 / 7,1 / 7, ..., 1/7). На даний момент я використовую відповідь із зазначеного питання; L2-норма, яка має …

11 probability  distributions  random-variable  uniform  measurement 

Тому я знаю, що якщо ми хочемо знайти розподіл ймовірності суми незалежних випадкових величин , ми можемо обчислити його з розподілу ймовірностей і , сказавшиX YX+YX+YX + YXXXYYY fX+Y(a)=∫∞x=−∞fX,Y(X=x,Y=a−x) dx=∫∞x=−∞fX(x)fY(a−x) dxfX+Y(a)=∫x=−∞∞fX,Y(X=x,Y=a−x) dx=∫x=−∞∞fX(x)fY(a−x) dxf_{X + Y}(a) = \int_{x = -\infty}^{\infty} f_{X, Y}(X = x, Y = a - x)~dx = \int_{x …

11 probability 

У мене 2D квадрат, і всередині нього є набір точок, скажімо, 1000 точок. Мені потрібен спосіб побачити, чи розподілено точки всередині квадрата (або більш-менш рівномірно розподілено) чи вони мають тенденцію збиратися в якомусь місці всередині квадрата. Мені потрібен математичний / статистичний (не програмуючий) спосіб для цього. Я погуглив, знайшов щось …

11 distributions  probability  spatial  point-process 

Тут "маса доказів" (WOE) - поширений термін у опублікованій науковій та політичній літературі, найчастіше розглядається в контексті оцінки ризику, визначеного: w(e:h)=logp(e|h)p(e|h¯¯¯)ш(е:год)=журнал⁡p(е|год)p(е|год¯)w(e : h) = \log\frac{p(e|h)}{p(e|\overline{h})} де докази, h - гіпотеза.eеehгодh Тепер я хочу знати, яка головна відмінність від PMI (точкова взаємна інформація) p m i ( e , h ) …

11 probability  bayesian  mutual-information 

Будь ласка, надайте доказ того, що опукло . Тут та є стандартними нормальними PDF та CDF відповідно.Q(x)=x2+xϕ(x)Φ(x)Q(x)=x2+xϕ(x)Φ(x)Q\left(x\right)=x^{2}+x\frac{\phi\left(x\right)}{\Phi\left(x\right)}∀x>0∀x>0\forall x>0 ϕϕ\phiΦΦ\mathbf{\Phi} КРОКИ ДОПУСКІ 1) КАЛКУЛЬНИЙ МЕТОД Я спробував метод обчислення і маю формулу для другого похідного, але не в змозі показати, що він позитивний . Будь ласка, дайте мені знати, якщо вам …

10 probability  self-study 

Припустимо, XXX і YYY є двовимірними нормальними із середнім μ=(μ1,μ2)μ=(μ1,μ2)\mu=(\mu_1,\mu_2) та коваріацією Σ=[σ11σ12σ12σ22]Σ=[σ11σ12σ12σ22]\Sigma = \begin{bmatrix} \sigma_{11} & \sigma_{12} \\ \sigma_{12} & \sigma_{22} \\ \end{bmatrix} . Яка ймовірність Pr(X&lt;Y|min(X,Y))Pr(X&lt;Y|min(X,Y))\Pr\left(X<Y|\min\left(X,Y\right)\right) ?

10 probability  normal-distribution  conditional-probability 

Мене тут дуже зацікавила відповідь. Мені хотілося б отримати більш просте пояснення того, що можуть означати негативні ймовірності та їх застосування, можливо, на прикладах. Наприклад, що означатиме ймовірність події -10% відповідно до цих розширених заходів ймовірності?

10 probability 

Розглянемо випадковий графік Ердоса-Рені . Множина вершин позначена . Сукупність ребер побудована випадковим процесом.n V V = { 1 , 2 , … , n } EG=(V(n),E(p))G=(V(n),E(p))G=(V(n),E(p))nnnVVVV={1,2,…,n}V={1,2,…,n}V = \{1,2,\ldots,n\}EEE Нехай - ймовірність , тоді кожна невпорядкована пара вершин ( ) виникає як ребро в з вірогідністю , незалежно від інших …

10 probability  distributions  binomial  graph-theory 

Аксіоматично ймовірність - це функція яка присвоює кожному події A реальне число P ( A ), якщо вона задовольняє трьом фундаментальним припущенням (припущення Колмогорова):ППPП( А )П(А)P(A)ААA П( A ) ≥ 0 для кожного A П(А)≥0 для кожногоАP(A) \geq 0 \ \text{for every} A П( Ω ) = 1П(Ω)=1P(\Omega) = 1 …

10 probability  kolmogorov-axioms 

Припустимо, що у нас є 3 випадкові величини , і ми знаємо парний граничний розподіл P ( X 1 , X 2 ) , P ( X 2 , X 3 ) , P ( X 3 , X 1 ) , але ми нічого не знаємо (наприклад, умовна незалежність). …

10 probability  distributions