«intuition» 태그된 질문

통계에 대한 개념적 또는 비 수학적 이해를 추구하는 질문.

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'B에 A가 주어질 가능성이 높으면'A에 B가 주어 졌을 가능성이 더 높습니다
나는 더 분명한 직관을 얻으려고 노력하고 있습니다. AAA 만든다 BBB 그때보다 BBB 만든다 AAA 더 가능성이 ""즉 허락하다 n(S)n(S)n(S) 공간의 크기를 나타냅니다 AAA 과 BBB 그렇다면 청구: P(B|A)>P(B)P(B|A)>P(B)P(B|A)>P(B) 그래서 n(AB)/n(A)>n(B)/n(S)n(AB)/n(A)>n(B)/n(S)n(AB)/n(A) > n(B)/n(S) 그래서 N ( B ) / N ( B ) > N ( ) / N ( S)n(AB)/n(B)>n(A)/n(S)n(AB)/n(B) …

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임의의 변수를 자체 pdf 또는 cdf에 연결하는 데있어 직관적 인 의미는 무엇입니까?
pdf는 일반적으로 로 작성되며 , 여기서 소문자 는 해당 pdf를 갖는 랜덤 변수 의 실현 또는 결과로 처리됩니다 . 유사하게, cdf는 로 작성되며 , 의미는 입니다. 그러나, 점수 함수 의 정의 및 cdf가 균일하게 분포된다는 이러한 유도 와 같은 일부 상황에서, 랜덤 변수 는 그 자신의 pdf / cdf에 꽂혀 …

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독립성과 상관 관계의 실제 사례
랜덤 변수의 독립성은 상관 관계가 없음을 의미하지만 상관 관계가 독립성을 의미 할 필요는 없습니다. 상관 관계가 0 임에도 불구하고 의존성을 보여주는 많은 수학적 예제를 보았습니다. 이 사실을 뒷받침 할 실제 사례가 있습니까?


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이분산성과 정상 성이 아닌 것의 개념적 구분
나는 scedasticity와 stationarity의 개념을 구별하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 내가 이해하는 것처럼, 이분산성은 하위 인구의 다양성이 다르며 비정규 성은 시간이 지남에 따라 변화하는 평균 / 변화입니다. 이것이 올바른 (단순하지만) 이해라면, 정상이 아닌 것은 단순히 시간이 지남에 따라 이분산성의 특정 사례입니까?

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현대 확률 이론에 정통한 사람에 대한 자주 통계 참조
분석과 현대 확률 이론의 엄격한 배경에서 비롯된 베이지안 통계는 간단하고 이해하기 쉬우 며 잦은 통계는 매우 혼란스럽고 직관적이지 않습니다. 동기 부여 나 신중하게 정의되지 않은 "비밀 사전"을 제외하고는 빈번한 사람들이 실제로 베이지안 통계를 수행하는 것 같습니다. 다른 한편으로, 두 관점을 모두 이해하는 많은 위대한 통계 학자들이 빈번한 관점에 귀속되므로, 내가 …

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Whither 부트 스트랩-누군가 나를 시작할 수있는 간단한 설명을 제공 할 수 있습니까?
부트 스트랩에 관한 몇 가지 시도에도 불구하고, 나는 항상 벽돌 벽에 부딪친 것 같습니다. 부트 스트랩에 대해 기술적으로 합리적이지 않은 정의를 줄 수있는 사람이 있는지 궁금합니다. 나는 나를 완전히 이해 할 수 있도록 충분한 정보를 제공하기 위해이 포럼에서 가능하지 알고 있지만 주요 목표 및 부트 스트랩의 메커니즘을 올바른 방향으로 부드럽게 …

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