«probability» 태그된 질문

확률은 특정 이벤트가 발생할 가능성에 대한 정량적 설명을 제공합니다.


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올가미에 대한 LARS 대 좌표 하강
L1 정규 선형 회귀 피팅에 LARS [1] 사용과 좌표 하강 사용의 장단점은 무엇입니까? 나는 주로 퍼포먼스 측면에 관심이있다 (내 문제는 N수십만에서 p20 이하인 경향이있다 ). 그러나 다른 통찰력도 인정 될 것이다. 편집 : 내가 질문을 게시 한 후 chl은 Friedman 등의 논문 [2]에 좌표 하강이 다른 방법보다 상당히 빠른 것으로 …

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학습 통계, 연습을위한 온라인 리소스 (솔루션 포함)?
저는 현재 대학교에서 초급 통계 과정 (의대 학생을위한)에서 조교로 일하고 있습니다. 오프라인에서는 교사를 돕는 정보가 담긴 책이 많이 있습니다. 그러나 내가 알고 싶은 것은 온라인에서 사용할 수있는 통계로 연습 (솔루션 포함)을 제공 하는 (좋은) 자원으로 안내 할 수 있는지 여부입니다 . (예 : 교사의 메모). 주제 자료는 기술 통계, 확률 …

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이진 분류 설정에서 정확도가 부적절한 점수 규칙입니까?
나는 최근에 확률 론적 분류 자에 대한 적절한 채점 규칙에 대해 배우고있다. 이 웹 사이트의 여러 스레드는 정확성이 부적절한 점수 규칙이며 로지스틱 회귀와 같은 확률 모델에 의해 생성 된 예측의 품질을 평가하는 데 사용해서는 안된다는 점을 강조했습니다. 그러나 내가 읽은 꽤 많은 학술 논문은 이진 분류 설정에서 (엄격하지 않은) 적절한 …

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Halmos-Savage 정리에 대한 직관적 이해
Halmos에-야만인 정리 라고하는 지배적 통계 모델 통계 모든 에 대해 측정 가능 버전의 Radon Nikodym 유도체 가있는 경우 이면 충분합니다. 여기서 는 대해 및 와 같은 특권 측정 .(Ω,A,P)(Ω,A,P)(\Omega, \mathscr A, \mathscr P)T:(Ω,A,P)→(Ω′,A′)T:(Ω,A,P)→(Ω′,A′)T: (\Omega, \mathscr A, \mathscr P)\to(\Omega', \mathscr A'){P∈P}{P∈P}\{P \in \mathscr{P} \} TTTdPdP∗dPdP∗\frac{dP}{dP*}dP∗dP∗dP*P∗=∑∞i=1PiciP∗=∑i=1∞PiciP*=\sum_{i=1}^\infty P_i c_i ci>0,∑∞i=1ci=1ci>0,∑i=1∞ci=1c_i >0, \sum _{i=1}^\infty …

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표준 편차가 완전히 잘못 되었습니까? 신장, 수 등 (정수)에 대한 표준 수치를 어떻게 계산할 수 있습니까?
높이 (cm)를 계산하고 숫자가 0보다 높아야한다고 가정 해 봅시다. 다음은 샘플 목록입니다. 0.77132064 0.02075195 0.63364823 0.74880388 0.49850701 0.22479665 0.19806286 0.76053071 0.16911084 0.08833981 Mean: 0.41138725956196015 Std: 0.2860541519582141 이 예에서는 정규 분포에 따라 값의 99.7 %가 평균에서 표준 편차의 ± 3 배 사이 여야합니다. 그러나 표준 편차의 두 배라도 음수가됩니다. -2 x …

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공분산 함수 또는 커널-정확히 무엇입니까?
나는 가우시안 프로세스 분야에 익숙하지 않고 머신 러닝에 어떻게 적용되는지에 대해 알고 있습니다. 공분산 함수가 이러한 방법의 주요 매력 인 것에 대해 계속 읽고 듣습니다. 그렇다면 누구나 이러한 공분산 함수에서 일어나는 일을 직관적으로 설명 할 수 있습니까? 그렇지 않으면 특정 자습서 또는 설명하는 문서를 가리킬 수 있습니다.

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정규 확률 변수의 합이 정규화되기 위해 결합 정규성이 필요한 조건입니까?
관련 질문에 대한 이 답변에 대한 주석 에서 사용자 ssdecontrol과 Glen_b 는 합계 X + Y 의 정규성을 주장하는 데 XXX 와 의 공동 정규성이 필요한지 여부를 물었습니다 . 물론 관절의 정상 성도 충분 합니다. 이 보충 질문은 거기에서 다루어지지 않았으며 아마도 그 자체로 고려할 가치가 있습니다.YYYX+YX+YX+Y 공동 정규성은 한계 …

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카이 제곱 검정 및 카이 제곱 분포 이해
카이 제곱 테스트의 논리를 이해하려고합니다. 카이 제곱 검정은 . χ2는 귀무 가설을 기각하거나 기각하지 않기 위해 p. 값을 찾기 위해 카이 제곱 분포와 비교됩니다. H0: 관측치는 예상 값을 생성하는 데 사용한 분포에서 비롯됩니다. 예를 들어, 획득 확률이예상대로p로제공되는지 테스트할 수 있습니다. 그래서 우리는 100 번 뒤집고nH와1-nH를찾습니다. 우리는 우리의 결과를 예상치와 비교하려고합니다 …

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n 번의 토스에서 k 개의 헤드를 관찰합니다. 동전은 공정합니까?
인터뷰에서 으로이 질문을 받았습니다 . "올바른"답변이 있습니까?( n , k ) = ( 400 , 220 )(n,k)=(400,220)(n, k) = (400, 220) 토스가 iid이고 헤드 확률이 가정합니다 . 400 토스에서 헤드 수의 분포는 보통 (200, 10 ^ 2)에 가까워 야 220 헤드가 평균에서 2 표준 편차 떨어져 있습니다. 이러한 결과를 관찰 …

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확률 분포에 대한 초보자를위한 권장 도서
나는 기계 학습과 내가 연 모든 책을 공부하면서 카이 제곱 분포, 감마 함수, t 분포, 가우스 등을 만납니다. 지금까지 열었던 모든 책은 분포가 무엇인지 만 정의합니다. 함수에 대한 특정 공식의 출처에 대해서는 설명하거나 직관을 제공하지 않습니다. 예를 들어 카이 제곱 분포가 왜 그런가? t- 분포는 무엇입니까? 분포의 직관은 무엇입니까? 증거? …


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Bertrand의 박스 역설에 대한 Monte Carlo 시뮬레이션을 프로그래밍하는 방법?
다음 문제점이 Mensa International Facebook 페이지에 게시되었습니다 : \quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad 게시물 자체는 1000 개 이상의 댓글을 받았지만 이것이 Bertrand의 상자 역설 이며 답은 이므로 토론에 대한 자세한 내용은 . 여기서 내가 관심을 갖는 것은 Monte Carlo 접근법을 사용하여이 문제에 어떻게 대답 하는가? 알고리즘은이 문제를 어떻게 해결합니까?2삼23\frac23 내 시도는 다음과 같습니다. 과 …

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보여주는 구성 예제
어떻게 해당하는 확률 분포의 일례 구축 가정 보유 ?E(1X)=1E(X)E(1X)=1E(X)\mathbb{E}\left(\frac{1}{X}\right)=\frac{1}{\mathbb{E}(X)}P(X≠0)=1P(X≠0)=1\mathbb{P}(X\ne0)=1 양수의 RV 대한 Jensen의 불평등에 따른 불평등 은 ( 경우 역 불평등 ). 이는 매핑이 대해 볼록 하고 대해 오목하기 때문 입니다. Jensen의 불평등의 평등 조건에 따라 필요한 평등을 유지하기 위해 분포가 퇴화되어야한다고 생각합니다. 경우 평등 보유 일반의 경우는 물론이고 여기 …

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Kaggle 대회가 우연히 이겼습니까?
캐글 대회는 개최 테스트 세트를 기반으로 최종 순위를 결정합니다. 보류 된 테스트 세트는 샘플입니다. 모델링되는 모집단을 대표하지 않을 수도 있습니다. 각 제출은 가설과 같으므로 경쟁에서이긴 알고리즘은 우연히 테스트 세트를 다른 것보다 더 잘 일치시킬 수 있습니다. 다시 말해, 다른 테스트 세트가 선택되고 경쟁이 반복되는 경우 순위는 동일하게 유지됩니까? 후원 회사의 …

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