«probability» 태그된 질문

베이지안 추론을 수행하기 위해 어떤 소프트웨어 통계 패키지를 권장하는지 궁금합니다. 예를 들어, openBUGS 또는 winBUGS를 독립형으로 실행하거나 R에서 호출 할 수 있다는 것도 알고 있습니다. 그러나 R에는 베이지안 분석을 수행 할 수있는 자체 패키지 (MCMCPack, BACCO)도 있습니다. R의 어떤 베이지안 통계 패키지가 가장 좋거나 다른 대안 (Matlab 또는 Mathematica)에 대한 …

14 r  probability  bayesian  inference  bugs 

이 질문은 여기서 바운드 온 모멘트 생성 기능 (MGF)에 관한 질문 에서 발생합니다. 가정하자 의 값에 묶여 제로 평균 확률 변수의 복용 및하자 수를 그 MGF. A는에서 Hoeffding의 부등식의 증명에 사용 바운드 , 우리가 저 우측은 MGF로서 인식 할 표준 편차 제로 평균 정상 랜덤 변수 . 이제 의 표준 …

14 probability  probability-inequalities  mgf 

(먼 미래에) 아이들에게 통계를 가르치고 싶습니다. 그 문제에 대해, 나는 아이들 (또는 그 문제에 대한 성인)에게 통계 / 확률 론적 아이디어를 설명하는 데 도움이되는 소프트웨어 (물론 FOSS를 향한 경향이 있음) 또는 웹 응용 프로그램을 알게되어 기쁩니다. 이것은 강사, 어린이 또는 둘 모두가 사용할 수 있습니다. 제안 된 답변 형식 : …

14 probability  references  software  teaching 

glmnetwithin caret을 사용하여 최적의 람다를 검색 cv.glmnet하고 동일한 작업을 수행하는 것을 비교하는 데 많은 혼란이있는 것 같습니다 . 다음과 같은 많은 질문이 제기되었습니다. 분류 모델 train.glmnet 대 cv.glmnet? 캐럿과 함께 glmnet을 사용하는 올바른 방법은 무엇입니까? `caret`를 사용한 교차 유효성 검사`glmnet` 그러나 질문의 ​​재현 가능성으로 인한 답변이 없습니다. 첫 번째 질문에 …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

컨텍스트 : 매개 변수로 표시되지 않는 산점도에 선을 그리려면에서를 사용 geom_smooth()하고 ggplot있습니다 R. 자동으로 반환 geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method = x' to change the smoothing method.내가 GAM이 일반화 된 첨가제 모델을 의미 …

14 r  gam  splines  loess  r  data-visualization  boxplot  mathematical-statistics  theory  sufficient-statistics  machine-learning  classification  correlation  svm  feature-selection  probability  stochastic-processes  machine-learning  reinforcement-learning 

다음 코드를 사용하여 로지스틱 회귀를 만들었습니다. full.model.f = lm(Ft_45 ~ ., LOG_D) base.model.f = lm(Ft_45 ~ IP_util_E2pl_m02_flg) step(base.model.f, scope=list(upper=full.model.f, lower=~1), direction="forward", trace=FALSE) 그런 다음 출력을 사용하여 최종 모델을 만들었습니다. final.model.f = lm(Ft_45 ~ IP_util_E2pl_m02_flg + IP_util_E2_m02_flg + AE_NumVisit1_flg + OP_NumVisit1_m01_flg + IP_TotLoS_m02 + Ft1_45 + IP_util_E1_m05_flg + IP_TotPrNonElecLoS_m02 + IP_util_E2pl_m03_flg …

14 r  probability  logistic 

임의의 변수 있습니다. 평균 분포는 평균 이고 분산 입니다. RVS 일반적으로 평균 분산 이고 분산이 . 모든 것이 서로 독립적입니다.X 0 μ > 0 1 X 1 , … , X n 0 1X0,X1,…,XnX0,X1,…,XnX_0,X_1,\dots,X_nX0X0X_0μ>0μ>0\mu>0111X1,…,XnX1,…,XnX_1,\dots,X_n000111 하자 하는 경우를 의미 ,이 중 가장 큰 즉, . \ Pr [E] 계산하거나 추정하고 싶습니다 …

14 probability  normal-distribution 

중심 한계 정리는 이 무한대로 갈 때 iid 변수의 평균 이 정규 분포를 따릅니다.엔NN 이것은 두 가지 질문을 제기합니다. 우리는 이것을 많은 수의 법칙으로 추론 할 수 있습니까? 많은 수의 법칙은 확률 변수의 값의 샘플의 평균은 실제 평균에 해당된다는 말한다면 으로 무한대 다음이 값이되고 있음 (중심 극한 말한대로) 그 말을 …

14 probability  central-limit-theorem  law-of-large-numbers 

네트워크 모티프 감지를위한 소프트웨어 패키지는 엄청나게 높은 Z- 점수를 반환 할 수 있습니다. 이 Z- 점수가 가짜임을 보여줄 계획입니다. 거대한 Z- 점수는 매우 낮은 관련 확률에 해당합니다. 관련 확률의 값은 예를 들어 최대 6의 Z- 점수에 대한 정규 분포 위키 백과 페이지 (및 아마도 모든 통계 교과서)에 제공됩니다. 질문 : …

14 probability  normal-distribution  p-value  approximation  z-statistic 

임의의 항목에 대한 정보를 요청할 수있는 웹 서비스가 있습니다. 모든 요청에 ​​대해 각 품목은 반품 기회가 동일합니다. 항목을 계속 요청하고 중복 수와 고유 한 수를 기록 할 수 있습니다. 이 데이터를 사용하여 총 품목 수를 추정하려면 어떻게해야합니까?

14 probability  population  coupon-collector-problem 

이 질문은 Pokemon Soulsilver의 미니 게임에서 영감을 얻었습니다. 이 5x6 영역에 15 개의 폭탄이 숨겨져 있다고 상상해보십시오 (편집 : 최대 1 개의 폭탄 / 셀). 이제 행 / 열 합계를 고려하여 특정 필드에서 폭탄을 찾을 확률을 어떻게 추정 할 수 있습니까? 열 5 (총 폭탄 = 5)를 보면 다음과 같이 …

14 probability  estimation  chi-squared  independence  games 

두 개의 랜덤 변수 벡터가 있는데, 둘 다 정상입니다. 즉, 및 입니다. 우리는 선형 조합 의 분포에 관심이 있습니다. 여기서 와 는 행렬이고 는 벡터입니다. 경우 및 독립적으로, . 우리는 모든 쌍 의 상관 관계를 알고 있다고 가정하면 의존적 인 경우 입니다. 감사합니다.X∼N(μX,ΣX)X∼N(μX,ΣX)X \sim N(\mu_X, \Sigma_X)Y∼N(μY,ΣY)Y∼N(μY,ΣY)Y \sim N(\mu_Y, \Sigma_Y)B C …

14 probability  normal-distribution  multinomial 

ROC 곡선 아래의 영역이 분류자가 무작위로 선택된 "긍정적 인"인스턴스 (검색된 예측에서)를 무작위로 선택한 "긍정적 인"인스턴스 (원래의 긍정적 인 클래스에서)보다 높은 순위로 순위를 매기는 이유는 무엇입니까? 적분을 사용하여 수학적으로이 진술을 어떻게 증명하고 CDF와 PDF에 진정한 양수 분포와 음수 분포를 제공합니까?

14 probability  roc  auc 

연속 변수 것을 알고 있습니다.P[X=x]=0P[X=x]=0P[X=x]=0 그러나 이면 가능한 수의 가 무한 하다는 것을 시각화 할 수 없습니다 . 또한 왜 그들의 확률이 무한히 작아 지는가?P[X=x]=0P[X=x]=0P[X=x]=0xxx

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KL Divergence는 대칭이 아니며 메트릭으로 엄격하게 간주 될 수 없습니다. 그렇다면 JS Divergence가 메트릭에 필요한 특성을 충족 할 때 왜 사용됩니까? KL 분기를 사용할 수 있지만 JS 분기 또는 그 반대의 시나리오가 있습니까?

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