«probability» etiketlenmiş sorular

Her biri ortalama μ ve varyans σ ile dağıtılan bir dizi R direnciniz olduğunu varsayalım. Aşağıdaki düzende bir devrenin bir bölümünü düşünün: (r) || (r + r) || (R + R + r). Her parçanın eşdeğer direnci r, 2r ve 3r'dir. Her bölümün varyansı daha sonra σ2σ2σ^2 , 2σ22σ22σ^2 , …

10 probability  sampling  variance 

Bu sadece birkaç kez karşılaştığım bir örnektir, bu yüzden örnek verilerim yok. R'de doğrusal regresyon modeli çalıştırmak: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1sürekli bir değişkendir. x2kategoriktir ve üç değeri vardır, örneğin "Düşük", "Orta" ve "Yüksek". Bununla birlikte, R tarafından verilen çıktı aşağıdaki gibi olacaktır: summary(a.lm) Estimate Std. Error …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

Geçen ay SE'ye gönderdiğim soruların çoğu, bu sorunu çözmeme yardımcı olma hedefindeydi. Tüm sorular cevaplandı, ama yine de bir çözüm bulamıyorum. Bu yüzden, doğrudan çözmeye çalıştığım soruyu sormam gerektiğini düşündüm. Let , , , (tam sayı) ve her üzerinde ED olan .Xn~FnXn∼FnX_n \sim F_nFn= ( 1 - ( 1 -Fn …

10 distributions  mathematical-statistics  probability  function 

Ben daha net sezgi arkasında almaya çalışıyorum: "Eğer hale getirir B daha muhtemel ardından B kılan bir daha muhtemel" yanibirAABBBBBBbirAA Let n ( S)n(S)n(S) içinde boşluğun boyutunu belirtir birAA ve BBB , daha sonra olan İstem: P( B | A ) > P( B )P(B|A)>P(B)P(B|A)>P(B) yani n ( A B …

9 probability  inference  conditional-probability  intuition  association-measure 

Aşağıdaki soru bir arkadaşım tarafından soruldu. Ona yardım edemedim ama umarım birisi bana açıklayabilir. Benzer bir örnek bulamadım.Herhangi bir yardım ve açıklama için teşekkürler. S: 100 madeni para atma deneyinin sonuçları 0 = "Kuyruk" ve 1 = "Kafa" olarak kaydedilmiştir. Çıkış x, 0 uzunluğu ve 100 uzunluğu 1 olan bir …

9 probability  inference  bernoulli-distribution 

Birörnek dağılımın (sürekli) olasılık yoğunluk fonksiyonu yukarıda gösterilmiştir. Eğrinin altındaki alan 1 - olasılık dağılımındaki tüm olasılıkların toplamı 1 olduğundan mantıklıdır. Resmi olarak, yukarıdaki olasılık fonksiyonu (f (x)) şu şekilde tanımlanabilir: 1 / (ba) x için [a, b] ve 0 aksi takdirde Bir (diyelim, 2) ve b (diyelim, 6) arasında …

9 probability  distributions  uniform 

Let be içinde . nin ortalama ve kovaryans matrisi nedir (maksimum eleman hesaplandığında)?Z∼N(μ,Σ)Z∼N(μ,Σ)Z \sim \mathcal N(\mu, \Sigma)RdRd\mathbb R^dZ+=max(0,Z)Z+=max(0,Z)Z_+ = \max(0, Z) Bu, örneğin, ReLU aktivasyon işlevini derin bir ağda kullanırsak ve CLT aracılığıyla belirli bir katmana girişlerin yaklaşık normal olduğunu varsayarsak, bu çıkışların dağılımıdır. (Eminim birçok insan bunu daha önce …

9 probability  distributions  normal-distribution  moments  censoring 

İzin Vermek X1, … ,Xn∼ U( 0 , 1 )X1,…,Xn∼U(0,1)X_1,\dots,X_n \sim U(0,1) bağımsız ve aynı şekilde dağılmış standart düzgün rasgele değişkenler olabilir. İzin Vermek Yn=ΣbennX2benAradığım: E [Yn--√]Let Yn=∑inXi2I seek: E[Yn]\text{Let }\quad Y_n=\sum_i^nX_i^2 \quad \quad \text{I seek: } \quad \mathbb{E}\big[\sqrt{Y_n } \big] beklentisi kolaydır:YnYnY_n E [X2]E [Yn]=∫10y2y√=13= E [ΣbennX2ben] =ΣbennE [X2ben] …

9 probability  expected-value  uniform  central-limit-theorem  mgf 

Bu yüzden bir olasılık testi yaptım ve bu soruya gerçekten cevap veremedim. Sadece böyle bir şey sordu: " rastgele bir değişken olduğu düşünüldüğünde , , daha yüksek veya eşit olanı kanıtlamak için doğru eşitsizliği kullanın, veya .XXXXXX ⩾⩾\geqslant 000E(X2)3E(X2)3E(X^2)^3E(X3)2E(X3)2E(X^3)^2 Düşünebildiğim tek şey Jensen Eşitsizliği idi, ama burada nasıl uygulanacağını gerçekten …

9 probability  self-study  probability-inequalities 

Let IID ve olmak . Açık görünüyor, ancak resmi olarak türetmekte zorlanıyorum.XiXiX_iX¯=∑ni=1XiX¯=∑i=1nXi\bar{X} = \sum_{i=1}^{n} X_iE[XiX¯]= ?E[XiX¯]= ? E\left[\frac{X_i}{\bar{X}}\right] = \ ?

9 probability  random-variable  expected-value 

XML site haritanızın daha az olduğundan emin olmalıyım % 11%1\%çöp (kırık bağlantılar). URL listesi yüz binlerce, ve hepsini 1'e 1 test etmek mümkün olsa bile, pek çok nedenden dolayı: 1 - Saved bandwidth 2 - Faster traffic for real clients 3 - Less noise in visitor statistics (because my test …

9 probability  confidence-interval  sample-size 

Eh, örneğin göremiyorum https://en.wikipedia.org/wiki/Subindependence ilginç kar¸ıt için. Ama asıl soru şudur: Bağımsızlığı izleyecek şekilde durumu güçlendirmenin bir yolu var mı? Örneğin, bazı vardır grubu fonksiyonları , öyle ki eğer tüm daha sonra bağımsız aşağıdaki? Ve böyle bir işlev kümesi ne kadar büyük olmalı, sonsuz?g1,…,gng1,…,gng_1, \dotsc, g_nEgi(X)gj(Y)=Egi(X)Egj(Y)E⁡gi(X)gj(Y)=E⁡gi(X)E⁡gj(Y)\E g_i(X) g_j(Y) =\E g_i(X) …

9 probability  mathematical-statistics  references  random-variable  independence 

Ben aynı dağılmamış değişkenlerin rastgele bir sayı olasılık dağılımını bulmaya çalışıyorum. İşte bir örnek: John bir müşteri hizmetleri çağrı merkezinde çalışıyor. Sorunlu çağrılar alır ve çözmeye çalışır. Çözemedikleri, onları amirine iletir. Bir günde aldığı çağrı sayısının, ortalama ile bir Poisson dağılımını izlediğini varsayalım . Her sorunun zorluğu (kesinlikle başa çıkabileceği) …

9 probability  distributions  random-variable 

Örnekler: İş tanımında bir cümle var: "İngiltere'de Java kıdemli mühendisi". Derin bir öğrenme modelini 2 kategori olarak tahmin etmek istiyorum: English ve IT jobs. Geleneksel sınıflandırma modeli kullanırsam, sadece softmaxson katmanda işlevli 1 etiket tahmin edebilir . Bu nedenle, her iki kategoride "Evet" / "Hayır" ı tahmin etmek için 2 …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

Markov veya Chebyshev eşitsizliklerinin sıkı olduğu rastgele değişkenler oluşturmakla ilgileniyorum. Önemsiz bir örnek aşağıdaki rastgele değişkendir. P(X=1)=P(X=−1)=0.5P(X=1)=P(X=−1)=0.5P(X=1)=P(X=-1) = 0.5 . Ortalama sıfır, varyans 1 ve . Bu rastgele değişken chebyshev sıkıdır (eşitlikle tutar).P(|X|≥1)=1P(|X|≥1)=1P(|X| \ge 1) = 1 P(|X|≥1)≤Var(X)12=1P(|X|≥1)≤Var(X)12=1P(|X|\ge 1) \le \frac{\text{Var}(X)}{1^2} = 1 Markov ve Chebyshev'in sıkı olduğu daha ilginç …

9 probability  distributions  random-variable  probability-inequalities