Запитання з тегом «probability»

Теорема Байєса йде P(model|data)=P(model)×P(data|model)P(data)P(model|data)=P(model)×P(data|model)P(data) P(\textrm{model}|\textrm{data}) = \frac{P(\textrm{model}) \times P(\textrm{data}|\textrm{model})}{P(\textrm{data})} Це все добре. Але я десь читав: В основному P (дані) - це не що інше, як нормалізуюча константа, тобто константа, яка змушує задню щільність інтегруватися в одну. Ми знаємо, що і . 0≤P(model)≤10≤P(model)≤10 \leq P(\textrm{model}) \leq 10≤P(data|model)≤10≤P(data|model)≤1 0 \leq P(\textrm{data}|\textrm{model}) …

20 probability  bayesian  conditional-probability  bayes 

Концептуально я розумію значення фрази "загальна площа під PDF - 1". Це має означати, що шанси на те, що результат буде в загальному інтервалі можливостей, становлять 100%. Але я не можу реально зрозуміти це з "геометричної" точки зору. Якщо, наприклад, у форматі PDF вісь x являє собою довжину, чи загальна …

20 probability  pdf  integral 

Яке значення має тильда, коли вказується розподіл ймовірностей? Наприклад: Z∼Normal(0,1).Z∼Normal(0,1).Z \sim \mbox{Normal}(0,1).

20 probability  distributions  notation 

Нехай - простір ймовірностей, заданий випадковою змінною і -algebra ми можемо побудувати нову випадкову змінну , що є умовним очікуванням.( Ω , F , μ ) ξ : Ω → R σ G ⊆ F E [ ξ | G ](Ω,F,μ)(\Omega,\mathscr{F},\mu)ξ:Ω→R\xi:\Omega \to \mathbb{R}σ\sigmaG⊆F\mathscr{G}\subseteq \mathscr{F}E[ξ|G]E[\xi|\mathscr{G}] Яка саме інтуїція думати про ? …

20 probability  conditional-probability  conditional-expectation  conditioning  sigma-algebra 

Я натрапив на питання інтерв'ю: Є червоний поїзд, який їде кожні 10 хвилин. Синій потяг їде кожні 15 хвилин. Обидва вони починаються з випадкового часу, тому у вас немає розкладу. Якщо ви прибуваєте на станцію у випадковий час і їдете будь-яким поїздом, який приходить першим, який очікуваний час очікування?

19 probability  random-variable  expected-value 

Моя подруга нещодавно влаштувалася на роботу, займаючись продажами та торгівлею у великому банку. Захоплена своєю новою роботою, вона вважає, що вона може передбачити, чи будуть запаси в кінці місяця збільшені чи менші, ніж шанси (вона вважає, що може це зробити навіть з 80% точністю!) Я дуже скептичний. Ми домовились провести …

19 probability  forecasting  finance 

Це, по суті, реплікація питання, яке я знайшов на math.se , на яке не було отримано відповідей, на які я сподівався. Нехай - послідовність незалежних, однаково розподілених випадкових змінних, з і .{Xi}i∈N{Xi}i∈N\{ X_i \}_{i \in \mathbb{N}}E[Xi]=1E[Xi]=1\mathbb{E}[X_i] = 1V[Xi]=1V[Xi]=1\mathbb{V}[X_i] = 1 Розглянемо оцінку limn→∞P(1n−−√∑i=1nXi≤n−−√)limn→∞P(1n∑i=1nXi≤n) \lim_{n \to \infty} \mathbb{P}\left(\frac{1}{\sqrt{n}} \sum_{i=1}^n X_i \leq …

19 probability  mathematical-statistics  asymptotics 

Стаття «Коефіцієнти, які постійно оновлюються» згадується історія рибалки на Лонг-Айленді, який буквально завдячує своїм життям Байєсовій статистиці. Ось коротка версія: На човні посеред ночі стоять два рибалки. Поки один спить, інший падає в океан. Човен продовжує тролею на автопілоті всю ніч, поки перший хлопець нарешті не прокинеться і не сповістить …

19 probability  bayesian  posterior  bayes 

Я думав про цю проблему під душем, її надихнули інвестиційні стратегії. Скажімо, там було чарівне грошове дерево. Щодня ви можете пропонувати грошову деревню кількість грошей, і вона або потроїть її, або знищить її з імовірністю 50/50. Ви відразу помічаєте, що в середньому ви заробляєте гроші, роблячи це, і хочете скористатися …

19 probability  mathematical-statistics  econometrics  random-walk  martingale 

Якщо я фіксую значення спостережуваних вузлів MRF, чи стає це CRF?

19 probability  graphical-model  graph-theory  conditional-random-field  markov-random-field 

Я студент середньої школи і працюю над проектом комп’ютерного програмування, але не маю багато досвіду в галузі статистики та моделювання даних поза курсом статистики середньої школи, тому я ніби не розгублений. В основному, у мене досить великий список (припустимо, він достатньо великий, щоб відповідати припущенням для будь-яких статистичних тестів чи …

19 probability  modeling  data-mining  predictive-models 

У формулі Байєса: P(x|a)=P(a|x)P(x)P(a)P(x|a)=P(a|x)P(x)P(a)P(x|a) = \frac{P(a|x) P(x)}{P(a)} чи може задня ймовірність перевищувати 1?P(x|a)P(x|a)P(x|a) Я думаю, що це можливо, якщо, припустимо, що , і , і . Але я не впевнений у цьому, бо що це означало б, щоб ймовірність була більшою за одиницю?0&lt;P(a)&lt;10&lt;P(a)&lt;10 < P(a) < 1P(a)&lt;P(x)&lt;1P(a)&lt;P(x)&lt;1P(a) < P(x) < …

18 probability  bayesian  conditional-probability 

У мене є двійкова змінна результат {0,1} і змінна прогноза {0,1}. Мої думки полягають у тому, що не має сенсу займатися логістикою, якщо я не включаю інші змінні та не підраховую коефіцієнт шансів. З одним двійковим предиктором, чи не обчислить вірогідність, достатня проти коефіцієнта шансів?

18 r  regression  probability  logistic  odds-ratio 

Я намагаюсь зрозуміти на більш глибокому рівні всюдисутність імовірності логарифма (і, можливо, більш загальної логістичної ймовірності) в статистиці та теорії ймовірностей. Імовірності журналу з'являються всюди: ми зазвичай працюємо з логопедичністю для аналізу (наприклад, для максимізації), інформація про Фішера визначається з точки зору другої похідної вірогідності журналу, ентропія - очікувана вірогідність …

18 probability  bayesian  likelihood  log-likelihood 

Нехай - це стандартний броунівський рух. Нехай позначає подію і нехай де позначає функцію індикатора. Чи існує такий, що для для всіх ? Я підозрюю, що відповідь - так; Я спробував возитися з методом другого моменту, але не дуже. Чи можна це показати методом другого моменту? Або я повинен спробувати …

18 probability  self-study  moments  distributions  brownian