«probability» etiketlenmiş sorular

Genellikle olasılık teorisi, Kolgomorov'un aksiyomlarıyla öğretilir. Bayesanlar da Kolmogorov'un aksiyomlarını kabul ediyor mu?

24 probability  bayesian  kolmogorov-axioms 

Birçok çevrimiçi oyunda, oyuncular zor bir görevi tamamladığında, bazen görevi tamamlayan herkesin kullanabileceği özel bir ödül verilir. bu genellikle bir montajdır (taşıma yöntemi) veya başka bir makyaj malzemesidir (karakterin performansını artırmayan ve esas olarak görünüm kişiselleştirmesi için kullanılır). Böyle bir ödül verildiğinde, ödülü kimin kazandığını belirlemenin en yaygın yolu rastgele …

23 probability  random-generation 

Let ve 2 iidrv küçük olduğu yerde . dağılımını bilmek istiyorum .X 2 log ( X 1 ) , log ( X 2 ) ∼ N ( μ , σ ) X 1 - X 2X1X1X_1X2X2X_2log(X1),log(X2)∼N(μ,σ)log⁡(X1),log⁡(X2)∼N(μ,σ)\log(X_1),\log(X_2) \sim N(\mu,\sigma)X1−X2X1−X2X_1 - X_2 Yapabileceğimin en iyisi, her ikisinin de Taylor serisini alıp farkın, …

23 probability  distributions  random-variable  lognormal  approximation 

Fisher dağılımının karakteristik işlevi şudur: C ( t ) = Γ ( α + 1)F( 1 , α )F(1,α)\mathcal{F}(1,\alpha) buradaU,birleşik hipergeometrik fonksiyondur. Ben Fourier ters dönüşüm çözmeye çalışıyorumF-1t,xven-convolutiondeğişken yoğunluğunu kurtarmak içinx: olduğu F-1t,x(C(t)n) alma amacı ilenFisher dağıtılmış rasgele değişkenlerintoplamınındağılımı. Birisinin çözmesi çok zor gibi göründüğü bir fikri var mı merak …

23 probability  random-variable  f-distribution  saddlepoint-approximation 

Şimdi "Drunkard's Walk" okuyorum ve bundan bir hikaye anlayamıyorum. İşte gidiyor: George Lucas'ın yeni bir Star Wars filmi çektiğini ve bir test pazarında çılgın bir deney yapmaya karar verdiğini hayal edin. Aynı filmi iki başlık altında yayınladı: "Star Wars: Bölüm A" ve "Star Wars: Bölüm B". Her filmin kendi pazarlama …

23 probability  bernoulli-distribution 

Çoğu zaman, (kendi-) istatistik çalışmam sırasında, " -algebra rasgele bir değişken tarafından üretilen " terminolojisiyle tanıştım . Wikipedia'daki tanımı anlamıyorum , ama en önemlisi sezginin arkasına geçemiyorum. Rasgele değişkenler tarafından neden / ne zaman ihtiyacımız var ? Anlamları ne? Aşağıdakileri biliyorum:σσ\sigmaσ-σ-\sigma- bir sette -algebra içeren alt kümelerinin boş olmayan bir …

23 probability  random-variable  sigma-algebra 

(İstatistiksel dilden ziyade lay dilin kullanımı için şimdiden özür dileriz.) Belirli bir fiziksel altı taraflı kalıbın her iki tarafının yuvarlanma olasılığını makul bir güvende, yaklaşık% +/- 2 aralığında ölçmek istersem, kaç örnek kalıp rulosuna ihtiyaç duyulur? Yani, her bir sonucu sayarak% 98'in% 14,6 -% 18,7 arasında olduğundan emin olmak için …

22 probability  inference  pdf  dice 

Parametrelerin maksimum olasılık tahminlerini elde etmek neden bu kadar yaygındır, ancak neredeyse beklenen olasılık parametresi tahminlerini hiç duymazsınız (yani, bir olasılık olabilirlik fonksiyonu modundan ziyade beklenen değere dayanarak )? Bu öncelikle tarihsel nedenlerden mi, yoksa daha temel teknik veya teorik nedenlerden mi dolayı? Azami olabilirlik tahminleri yerine beklenen olasılık tahminlerini …

22 probability  mathematical-statistics  maximum-likelihood  optimization  expected-value 

Bir süredir Konvolutional Sinir Ağları (CNN) ile çalışıyorum, çoğunlukla semantik segmentasyon / örnek segmentasyonu için görüntü verileri üzerinde. Belirli bir sınıf için piksel başına aktivasyonların ne kadar yüksek olduğunu görmek için genellikle ağ çıkışının softmax değerini bir "ısı haritası" olarak görselleştirdim. Düşük aktivasyonları "belirsiz" / "belirsiz" ve yüksek aktivasyonları "belirli" …

22 probability  deep-learning  conv-neural-network  uncertainty  softmax 

Bazı kaynaklar olabilirlik fonksiyonunun şartlı olasılık olmadığını, bazıları ise olduğunu söylüyor. Bu benim için çok kafa karıştırıcı. Gördüğüm en kaynaklarına göre, parametre olan bir dağılım olasılığı , belirli bir olasılık fonksiyonları bir ürün olmalıdır n numuneleri X i :θθ\thetannnxixix_i L(θ)=L(x1,x2,...,xn;θ)=∏i=1np(xi;θ)L(θ)=L(x1,x2,...,xn;θ)=∏i=1np(xi;θ)L(\theta) = L(x_1,x_2,...,x_n;\theta) = \prod_{i=1}^n p(x_i;\theta) Örneğin, Logistic Regression'da, en uygun …

21 probability  bayesian  conditional-probability  likelihood  frequentist 

Bu ayrık dağılımın bir adı var mı? İçini∈1...Ni∈1...Ni \in 1...N f(i)=1N∑Nj=i1jf(i)=1N∑j=iN1jf(i) = \frac{1}{N} \sum_{j = i}^N \frac{1}{j} Bu dağılıma aşağıdakilerden rastladım: Bazı faydalı işlevlere göre sıralanmış öğelerinin bir listesine sahibim . Rastgele bir listeyi seçmek istiyorum, listenin başlangıcına doğru eğilimliyim. Bu yüzden ilk önce 1 ile arasında eşit bir indisi …

21 probability  terminology  discrete-data  distributions 

Bir model verildiğinde, veri setleri listesi için olasılıkları hesapladığım ve sonra olasılıkların her birini normalleştirme (olasılık) gerektiren bir algoritma yazıyorum. Böylece [0.00043, 0.00004, 0.00321] gibi bir şey [0.2, 0.03, 0.77] gibi olabilir. Benim sorunum, çalışmakta olduğum log olasılıklarının oldukça küçük olması (örneğin, log alanında, değerler -269647.432, -231444.981 vb.). C ++ …

21 probability  normalization  likelihood  c++  arithmetic 

Herhangi birinin p-değerlerinin, anlamlılık seviyesinin ve tip I hatasının tanımları ve kullanımlarıyla ilgili kısa bir özet verip veremeyeceğini merak ediyordum. P-değerlerinin "en azından gerçekten gözlediğimiz en yüksek düzeyde bir test istatistiği elde etme olasılığı" olarak tanımlandığını, bir anlamlılık seviyesinin ise p-değeri önemli olup olmadığını ölçmek için rastgele bir kesim değeri …

21 hypothesis-testing  probability  statistical-significance  p-value  error 

\newcommand{\P}{\mathbb{P}} Diyelim ki değişken rasgele değişkenler var , \ ldots , X_n sonlu araçlar var \ mu_1 \ leq \ ldots \ leq \ mu_N ve varyans \ sigma_1 ^ 2 , \ ldots , \ sigma_N ^ 2 . Herhangi bir X_i \ neq X_N'nin diğer tüm X_j , …

21 probability  bounds  maximum 

İki rastgele değişkenin aynı dağılıma sahip olması mümkün mü ve yine de neredeyse kesinlikle farklılar mı?

21 distributions  probability