Запитання з тегом «probability»

Дано чисел, де значення кожного числа різне, позначається як , а ймовірність вибору кожного числа відповідно .nnnv1,v2,...,vnv1,v2,...,vnv_1, v_2, ..., v_np1,p2,...,pnp1,p2,...,pnp_1, p_2, ..., p_n Тепер, якщо я вибираю числа на основі заданих ймовірностей, де , яке очікування суми цих чисел? Зауважте, що вибір не є заміною, так що номери не можуть …

9 probability 

Я готуюсь до інтерв'ю, яке вимагає гідного знання базової ймовірності (принаймні, щоб пройти саме інтерв'ю). Я працюю в нижченаведеному аркуші зі своїх студентських днів як перегляд. Здебільшого це було досить просто, але я повністю заплутався у питанні 12. http://www.trin.cam.ac.uk/dpk10/IA/exsheet2.pdf Будь-яка допомога буде вдячна. Редагувати: питання: Припустимо, що є незалежними однаково …

9 probability  self-study  random-variable 

Нещодавно я закінчив читати Чай з дегустацією леді , веселу книгу про історію статистики. В кінці книги автор Девід Сальсбург пропонує три відкриті філософські проблеми в статистиці, розв’язання яких він стверджує, мали б більші наслідки для застосування статистичної теорії в науці. Я ніколи раніше не чув про ці проблеми, тому …

9 probability 

У мене є динамічна модель наївних баєсів, що навчається на кількох часових змінних. Результатом моделі є прогнозування P(Event) @ t+1, оцінене на кожній t. Діаграма P(Event)порівняння timeнаведена на малюнку нижче. На цій фігурі чорна лінія відображається так, P(Event)як передбачила моя модель; горизонтальна червона лінія представляє собою попереднє ймовірність того, що …

9 time-series  probability  prediction  model-comparison  model-evaluation 

Я вивчаю різні методи точкового оцінювання і читаю, що при використанні оцінок MAP проти ML, коли ми використовуємо "єдиний попередній", оцінки однакові. Чи може хтось пояснити, що таке "рівномірний" пріоритет, і навести кілька (простих) прикладів, коли оцінки MAP та ML будуть однаковими?

9 machine-learning  probability  bayesian  estimation  maximum-likelihood 

Нехай - незалежні випадкові величини, що приймають значення або з вірогідністю 0,5 кожна. Розглянемо суму . Я бажаю на верхній межі ймовірності . Найкраща межа, яку я маю зараз, - це де c - універсальна константа. Це досягається нижчим обмеженням ймовірності Pr (| x_1 + \ крапки + x_n | …

9 probability  random-variable  bernoulli-distribution 

Назвіть кілька добре відомих статистичних тестів для вимірювання відповідності придатності спостережуваних випадкових величин до розподілу пуассона? Я знаю, що тест Колмогорова-Смірнова є одним з таких, чи є ще інші?

9 probability  poisson-distribution  goodness-of-fit 

Скажімо, я намагаюся з’ясувати ймовірність того, що чийсь улюблений аромат морозива - ваніль. Я знаю, що людина теж полюбляє фільми жахів. Я хочу дізнатися вірогідність того, що улюблене морозиво людини - ванільне, враховуючи, що вони насолоджуються фільмами жахів. Я знаю такі речі: 5 %5%5\% людей вибирають ваніль як улюблений аромат …

9 probability  bayes 

Припустимо, у мене є один зразок частоти 4 можливих подій: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 і я маю очікувані ймовірності моїх подій: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 За допомогою суми спостережуваних частот моїх чотирьох подій (18) …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

Коротке запитання: Чому це правда ?? Довге запитання: Дуже просто, я намагаюся з'ясувати, що виправдовує це перше рівняння. Автор книги, яку я читаю, (контекст тут, якщо ви цього хочете, але не потрібно), стверджує таке: Зважаючи на припущення про майже-гауссованість, ми можемо написати: p0(ξ)=Aϕ(ξ)exp(an+1ξ+(an+2+12)ξ2+∑i=1naiGi(ξ))p0(ξ)=Аϕ(ξ)ехp(ан+1ξ+(ан+2+12)ξ2+∑i=1наiГi(ξ)) p_0(\xi) = A \; \phi(\xi) \; exp( …

9 probability  normal-distribution  entropy  maximum-entropy 

Я знаю, що таке умовний розподіл ймовірностей. Але яка саме повна умовна ймовірність ?

9 probability  conditional-probability 

У мене добре змішаний чан, що містить нескінченну кількість мармуру. У чані є нескінченна кількість мармуру, але вони надходять лише у невідомій, але кінцевій кількості різновидів : невідомо, і для , малювання мармуру типу може бути скоріше, ніж малювання мармуру типу .V= {v1,v2,v3, . . . ,vк}V={v1,v2,v3,...,vк}\mathcal{V} = \{v_{1},v_{2},v_{3},...,v_{k}\} ккki …

9 probability  population 

Якщо припустити "повну випадковість" і надати рядок довжиною 20 символів, де кожен символ може бути одним з 62 можливих символів: Яка можлива загальна кількість комбінацій? (Вгадуючи 20 під силу 62.) Крім того, якщо нові рядки вибираються випадковим чином одна за одною і додаються до списку рядків, вибраних до цього часу, …

9 probability  combinatorics 

У мене є кілька результатів тесту затримки відповіді сервера. Згідно з нашим теоретичним аналізом, розподіл затримки (Функція розподілу ймовірності затримки відповіді) повинен мати велику хвостову поведінку. Але як я міг довести, що результат тестування відповідає розподілу важких хвостів?

9 regression  distributions  probability  normal-distribution  mathematical-statistics 

Я намагаюся вирішити проблему для своєї дипломної роботи, і не бачу, як це зробити. У мене є 4 спостереження, випадковим чином взяті з форми( 0 , 1 )(0,1)(0,1)розповсюдження. Я хочу обчислити ймовірність цього3Х( 1 )≥Х( 2 )+Х( 3 )3Х(1)≥Х(2)+Х(3)3 X_{(1)}\ge X_{(2)}+X_{(3)}. Х( i )Х(i)X_{(i)}є статистика i-го порядку (я приймаю статистику …

9 probability  uniform  order-statistics