«probability» etiketlenmiş sorular

Fizik öğrencisi olarak "Neden Bayesiyim" dersini belki yarım düzine kez deneyimledim. Her zaman aynıdır - sunucu Bayes yorumunun kitleler tarafından kullanıldığı iddia edilen sık kullanılan yorumdan nasıl üstün olduğunu açık bir şekilde açıklar. Bayes yönetiminden, marjinalleşmesinden, önceliklerinden ve posteriorlarından bahsediyorlar. Gerçek hikaye nedir? Sıkça kullanılan istatistikler için meşru bir uygulanabilirlik …

15 probability  bayesian  frequentist 

İstatistiklerim kendi kendine öğretildi, ancak okuduğum birçok malzeme ortalama 0 ve standart sapma 1 olan bir veri kümesine işaret ediyor. Bu durumda: Ortalama 0 ve SD 1 neden güzel bir mülk? Bu örnekten çizilen rastgele bir değişken neden 0.5'e eşittir? 0.001 çizim şansı 0.5 ile aynıdır, bu yüzden düz dağıtım …

15 probability 

Let bir ki-kare dağıtılan rastgele değişken k serbestlik derecesine. Aşağıdaki olasılıklar için bilinen en keskin sınırlar nelerdir?X∼ χ2kX∼χk2X \sim \chi^2_kkkk P[X&gt;t]≤1−δ1(t,k)P[X&gt;t]≤1−δ1(t,k) \mathbb{P}[X > t] \leq 1 - \delta_1(t, k) ve P[X&lt;z]≤1−δ2(z,k)P[X&lt;z]≤1−δ2(z,k) \mathbb{P}[X < z] \leq 1 - \delta_2(z, k) burada ve δ 2 bazı işlevlerdir. İlgili makalelere işaretçiler takdir edilecektir.δ1δ1\delta_1δ2δ2\delta_2

15 probability  chi-squared 

Genellikle, ayrı değişkenler üzerinde bir olasılık dağılımı, bir olasılık kütle fonksiyonu (PMF) kullanılarak tarif edilir: Sürekli rasgele değişkenlerle çalışırken, olasılık kütle fonksiyonu yerine olasılık yoğunluk fonksiyonu (PDF) kullanarak olasılık dağılımlarını tanımlarız. - Goodfellow, Bengio ve Courville tarafından Derin Öğrenme Ancak Wolfram Mathworld , ayrık değişkenler üzerindeki olasılık dağılımını tanımlamak için …

14 probability  mathematical-statistics  terminology  pdf 

İstatistik / makine öğrenme yöntemlerinde fark ettim ki, dağılım genellikle Gaussian tarafından tahmin ediliyor ve sonra Gaussian'ın örnekleme için kullanıldığını görüyorum. Dağılımın ilk iki anını hesaplayarak başlarlar ve bunları μμ\mu ve σ2σ2\sigma^2 tahmin etmek için kullanırlar . Sonra Gaussian'dan örnek alabilirler. Bana öyle geliyor ki, hesapladığım anlar ne kadar iyi …

14 probability  sampling  moments 

Soru Eğer , IID, o zaman işlem olup , .X1,⋯,Xn∼N(μ,1)X1,⋯,Xn∼N(μ,1)X_1,\cdots,X_n \sim \mathcal{N}(\mu, 1)E(X1∣T)E(X1∣T)\mathbb{E}\left( X_1 \mid T \right)T=∑iXiT=∑iXiT = \sum_i X_i Deneme : Lütfen aşağıdakilerin doğru olup olmadığını kontrol edin. Diyelim ki, şu koşullu beklentilerin toplamını alalım, böylece Her demektir yana IID vardır.∑iE(Xi∣T)=E(∑iXi∣T)=T.∑iE(Xi∣T)=E(∑iXi∣T)=T.\begin{align} \sum_i \mathbb{E}\left( X_i \mid T \right) = \mathbb{E}\left( …

14 probability  self-study  mathematical-statistics  conditional-probability  conditional-expectation 

Yani, bu yaygın bir soru olabilir, ama asla tatmin edici bir cevap bulamadım. Sıfır hipotezinin doğru (veya yanlış) olma olasılığını nasıl belirliyorsunuz? Diyelim ki öğrencilere bir testin iki farklı sürümünü veriyorsunuz ve sürümlerin eşdeğer olup olmadığını görmek istiyorsunuz. Bir t-Testi gerçekleştirirsiniz ve p02 değeri verir. Ne güzel bir p değeri! …

14 probability  hypothesis-testing  bayesian 

Palantir'in Çalışma Departmanının onları Asyalılara karşı ayrımcılıkla suçladığı dava hakkındaki bu makaleyi okudum . Herkes bu olasılık tahminlerini nereden aldıklarını biliyor mu? (A) maddesinde 1/741 elde edemiyorum. (a) KG Mühendisi pozisyonu için, yaklaşık% 77'si Asyalı olan 730'dan fazla nitelikli başvuru havuzundan Palantir altı Asya dışı başvuru sahibi ve sadece bir …

14 probability  p-value  contingency-tables  legal 

Rastgele değişkenlerden oluşan bir akışı , ; toplamın bir tanesini aşması için ihtiyacımız olan terim sayısı olsun , yani en küçük sayıdır.Xi∼iidU(0,1)Xi∼iidU(0,1)X_i \overset{iid}\sim \mathcal{U}(0,1)YYYYYY X1+X2+⋯+XY&gt;1.X1+X2+⋯+XY&gt;1.X_1 + X_2 + \dots + X_Y > 1. Neden ortalama gelmez Euler sabiti eşit ?YYYeee E(Y)=e=10!+11!+12!+13!+…E(Y)=e=10!+11!+12!+13!+…\mathbb{E}(Y) = e = \frac{1}{0!} + \frac{1}{1!} + \frac{1}{2!} + …

14 probability  self-study  expected-value  uniform 

Gauss karışım modelleri (GMM'ler) caziptir, çünkü hem analitik olarak hem de pratikte çalışmak kolaydır ve çok fazla karmaşıklık olmadan bazı egzotik dağılımları modelleyebilirler. Genel olarak net olmayan birkaç analitik özellik beklemeliyiz. Özellikle: Say , bileşenli tüm Gauss karışımlarının sınıfıdır . Herhangi sürekli dağıtım için reals, biz olarak garanti edilmektedir büyür, …

14 probability  normal-distribution  references  gaussian-mixture  information-theory 

Bir yarışta sekiz koşucunuz olduğunu varsayalım; münferit çalışma sürelerinin dağılımı Normal'dir ve her birinin ortalama saniyesi vardır . Birinci koşucunun standart sapması en küçük, ikincisi en küçük, üçüncü en küçük, vb. Sekiz büyüktür. İki soru beni şaşırtıyor: (1) Birincinin sonuncusunu geçme olasılığı nedir ve (2) yarışı kazanma olasılığı en yüksek …

14 probability  normal-distribution  mathematical-statistics  order-statistics 

Bir arkadaş, jüri seçiminin ırksal olarak önyargılı göründüğü bir ceza davasından sonra temyizde bulunan bir müşteriyi temsil etmektedir. Jüri havuzu 4 ırksal grupta 30 kişiden oluşuyordu. Savcılık, bu kişilerin 10'unu havuzdan çıkarmak için kalıcı zorluklar kullandı. Her bir ırksal gruptaki kişi sayısı ve gerçek zorlukların sayısı sırasıyla: A: 10, 1 …

14 probability  statistical-significance  references  bias  combinatorics 

İki örnek arasındaki benzerlik ölçüsü olarak, R iki çekirdek yoğunluk tahminleri arasındaki örtüşme alanını hesaplamak için bir yöntem arıyorum. Açıklamak için, aşağıdaki örnekte, morumsu örtüşen bölgenin alanını ölçmem gerekir: library(ggplot2) set.seed(1234) d &lt;- data.frame(variable=c(rep("a", 50), rep("b", 30)), value=c(rnorm(50), runif(30, 0, 3))) ggplot(d, aes(value, fill=variable)) + geom_density(alpha=.4, color=NA) Benzer bir soru …

14 r  probability  pdf  kernel-smoothing 

Son zamanlarda veriler analiz edilirken aşağıdaki sorun ortaya çıkmıştır. Rasgele X değişkeni bir normal dağılım takip eder ve Y, bir izliyorsa (n serbestlik dereceli) ile dağıtım, nasıl , Z = X 2 + Y, 2 dağıtılmış? Şimdiye kadar Y 2'nin pdf'sini buldum : ψ 2 n ( x )χ2nχn2\chi^2_nZ=X2+Y2Z=X2+Y2Z = …

14 probability  distributions  normal-distribution  chi-squared  convolution 

MCMC ile ilgili dersler veriyordum. Ancak, nasıl kullanıldığına dair iyi bir örnek bulamıyorum. Biri bana somut bir örnek verebilir mi? Tüm görebildiğim bir Markov zinciri çalıştırmak ve sabit dağılımının istenen dağılım olduğunu söylemek. İstenilen dağılımın örneklenmesinin zor olduğu iyi bir örnek istiyorum. Bu yüzden bir Markov zinciri yaratıyoruz. Geçiş matrisinin …

14 probability  bayesian  mcmc  markov-process