«probability» etiketlenmiş sorular

Bir olasılık, belirli bir olayın gerçekleşme olasılığının kantitatif bir açıklamasını sağlar.

7
Çevirilerin sayısı arttıkça neden kuyruklarla aynı sayıda kafa çevirme olasılığınızın düşük olduğunu açıklamak için İstatistik kavramı?
Birkaç kitap okuyarak ve bazı kodlar yazarak olasılık ve istatistik öğrenmeye çalışıyorum ve yazı turalarını simüle ederken birisinin saf sezgisine biraz karşı geldiğimde beni vuran bir şey fark ettim. Eğer adil bir yazı tura durumunda nnn defa, 1 olarak doğru kuyrukları yakınsak için kafaların oranını nnn arttıkça, tam olarak beklediğiniz …
7
Önceki madeni para basmalarının sonuçlarının, sonraki madeni para basmalarına ilişkin inançları etkilediği istatistiksel yanlışlığın adı nedir?
Hepimizin bildiği gibi, kuyruklarla aynı derecede iniş şansı olan bir madeni parayı çevirirseniz, o zaman madeni parayı birçok kez çevirirseniz, yarısı kafa alırsınız ve yarısı kuyruk alırsınız. Bunu bir arkadaşınızla tartışırken, madeni parayı 1000 kez çevirirseniz ve ilk 100 kez kafa attığını söyleseniz, kuyruğun iniş yapma şansının arttığını söylerlerdi (mantık …
3
“Bağımsız gözlemler” ne anlama geliyor?
Bağımsız gözlem varsayımının ne anlama geldiğini anlamaya çalışıyorum . Bazı tanımlar: "İki olay yalnızca ise bağımsızdır P(a∩b)=P(a)∗P(b)P(bir∩b)=P(bir)*P(b)P(a \cap b) = P(a) * P(b)." ( İstatistiksel Terimler Sözlüğü ) "bir olayın meydana gelmesi bir başkasının olasılığını değiştirmez" ( Wikipedia ). “bir gözlemin örneklenmesi, ikinci gözlemin seçimini etkilemez” ( David M. Lane …
1
Bir lmer modelden etkilerin tekrarlanabilirliğinin hesaplanması
Bu yazıda , karışık etki modellemesi ile bir ölçümün tekrarlanabilirliğini (diğer bir deyişle güvenilirlik, sınıf içi korelasyon) nasıl hesaplayacağımı anladım . R kodu şöyle olurdu: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted repeatability R = …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
8
Bir hipotez yokluğunda P değerlerinin bolluğu
Epidemiyolojiye girdim. Bir istatistikçi değilim, ancak sık sık karşılaşmama rağmen analizleri kendim yapmaya çalışıyorum. İlk analizimi yaklaşık 2 yıl önce yaptım. Tanımlayıcı tablolardan regresyon analizlerine kadar analizlerime her yerde (sadece diğer araştırmacıların yaptığı şeyi yaptım) P değerleri dahil edildi. Azar azar, dairemde çalışan istatistikçiler beni gerçekten bir hipotezim olduğu durumlar …
8
İyi ve eksiksiz bir olasılık ve istatistik kitabı mı arıyorsunuz?
Bir matematik fakültesinden bir istatistik dersini ziyaret etme fırsatım olmadı. Tam ve kendi kendine yeterli bir olasılık teorisi ve istatistik kitabı arıyorum. Tamamen demek istediğim, tüm sonuçları içermekte ve sadece sonuçları belirtmemekte. Kendi kendine yeterlilikle demek istiyorum ki, kitabı anlayabilmek için başka bir kitap okumam gerekmiyor. Tabii ki üniversite düzeyinde …
1
Serbestlik dereceleri tam sayı olmayan bir sayı olabilir mi?
GAM kullandığımda, artık DF (kodun son satırı) olduğunu gösteriyor. Bu ne anlama geliyor? GAM örneğinin ötesine geçmek, Genel olarak, serbestlik derecelerinin sayısı tam sayı olmayan bir sayı olabilir mi?26,626,626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 
2
Regresyonda p-değerlerinin anlamı
Bazı yazılım paketlerinde (örneğin Mathematica) doğrusal bir regresyon gerçekleştirdiğimde, modeldeki bireysel parametrelerle ilişkili p-değerleri alıyorum. Örneğin, sonucunu üreten bir doğrusal regresyonun sonuçları, a ve bir ile b ile ax+bax+bax+bilişkili bir p değerine sahip olacaktır .aaabbb Bu p değerleri bu parametreler hakkında bireysel olarak ne anlama geliyor? Herhangi bir regresyon modeli …
3
Negatif olasılıklar / olasılık genlikleri kuantum mekaniğinin dışında uygulamalara sahip midir?
Kuantum Mekaniği, olasılık teorisini negatif / hayali sayılara, çoğunlukla girişim kalıplarını, dalga / parçacık dualitesini ve genel olarak bunun gibi garip şeyleri açıklamak için genelleştirmiştir. Bununla birlikte, Bayesian olasılığın değişmeyen bir genellemesi (Terrence Tao'dan alıntı) olarak daha soyut görülebilir. Hiçbir şey bir uzman olmasa da, bu şeyleri merak ediyorum. Bunun …
4
Scrabble'da bir harf kutusundan bir kelime çizememe olasılığı
Her birinin üzerinde bir harf bulunan taşlı bir çantanız olduğunu varsayalım . Orada 'A' harfi ile fayans 'B' ile, vb, ve 'joker' karolar (Elimizdeki ). Sonlu sözcüklerden oluşan bir sözlüğünüz olduğunu varsayalım. Torbadan değiştirmeden karoları seçersiniz . Seçilen döşemeleri verilen sözlükten sıfır sözcük oluşturma olasılığını nasıl hesaplarsınız (veya tahmin edersiniz) …
1
İstatistik, klasik cebir ve makine öğrenimindeki klasik gösterimler nelerdir? Ve bu gösterimler arasındaki bağlantılar nelerdir?
Bir kitabı okuduğumuzda, notasyonları anlamak içeriğin anlaşılmasında çok önemli bir rol oynar. Ne yazık ki, farklı topluluklar modeldeki formülasyon ve optimizasyon problemi için farklı gösterim kurallarına sahiptir. Herhangi biri, burada bazı formülasyon gösterimlerini özetleyebilir ve olası sebepler sunabilir mi? Burada bir örnek vereceğim: Lineer cebir literatüründe klasik kitap, Strang'ın lineer …
2
dağılımının bir adı var mı?
Geçen gün bu yoğunluğa rastladım. Birisi buna bir isim verdi mi? f(x)=log(1+x−2)/2πf(x)=log⁡(1+x−2)/2πf(x) = \log(1 + x^{-2}) / 2\pi Yoğunluk, başlangıç ​​noktasında sonsuzdur ve ayrıca yağ kuyruklarına sahiptir. Birçok gözlemin küçük olması beklenen bağlamda, büyük değerler de beklendiği halde önceki bir dağıtım olarak kullanıldığını gördüm.
Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.