다음과 같은 확률 함수가 있습니다. Prob=11+e−zProb=11+e−z\text{Prob} = \frac{1}{1 + e^{-z}} 어디 z=B0+B1X1+⋯+BnXn.z=B0+B1X1+⋯+BnXn.z = B_0 + B_1X_1 + \dots + B_nX_n. 내 모델은 다음과 같습니다 Pr(Y=1)=11+exp(−[−3.92+0.014×(bid)])Pr(Y=1)=11+exp(−[−3.92+0.014×(bid)])\Pr(Y=1) = \frac{1}{1 + \exp\left(-[-3.92 + 0.014\times(\text{bid})]\right)} 이것은 아래와 같은 확률 곡선을 통해 시각화됩니다. 원래 회귀 방정식에 몇 가지 변수를 추가하는 것을 고려하고 있습니다. 모델에 성별 …
우리가 (측정 가능하고 적절하게 동작하는) 세트 을 가지고 있다고 가정하자 . 여기서 는 컴팩트하다. 또한, 우리가 걸쳐 균일 한 분포에서 샘플을 그릴 수 있다고 생각 르 베그 측정 WRT 우리가 측정 알고 . 예를 들어, 아마도 는 포함 하는 상자 입니다 .S⊆B⊂RnS⊆B⊂RnS\subseteq B\subset\mathbb R^nBBBBBBλ(⋅)λ(⋅)\lambda(\cdot)λ(B)λ(B)\lambda(B)BBB[−c,c]n[−c,c]n[-c,c]^nSSS 고정 경우 에서 점을 균일하게 샘플링하고 …
나는 위치 규모 가족의 의미에 대해 생각하고있었습니다. 내 이해는 매개 변수 와 스케일을 가진 위치 스케일 패밀리의 모든 멤버에 대해 의 분포는 매개 변수에 의존하지 않으며 해당 패밀리에 속하는 모든 에 대해 동일 하다는 것입니다.a b Z = ( X − a ) / b XXXXaaabbbZ=(X−a)/bZ=(X−a)/bZ =(X-a)/bXXX 그래서 내 질문은 …
Kruschke의 Bayesian 책에 따르면 동전을 뒤집기 위해 베타 배포판을 사용하는 것과 관련하여 예를 들어, 동전에 머리 쪽과 꼬리 쪽이 있다는 사실 외에 다른 사전 지식이 없다면, 그것은 이전에 하나의 머리와 하나의 꼬리를 관찰 한 것과 비슷하며 a = 1과 b = 1에 해당합니다. 왜 머리 하나와 꼬리 하나도 본 적이 …
저의 배경은 컴퓨터 과학입니다. 나는 몬테 카를로 샘플링 방법에 익숙하지 않으며 수학을 이해하지만 중요도 샘플링에 대한 직관적 인 예를 제시하기가 어렵습니다. 보다 정확하게는 누군가 다음과 같은 예를 제공 할 수 있습니다. 최초 분포는 표본 추출이 불가능하지만 추정 할 수는 있음 이 최초 배포본에서 추출하여 적절한 중요도 분포.
전이 확률 와 정지 분포 에 대해 Markov Chain은 경우 상세 균형을 만족 한다는 상세 균형 조건의 방정식을 이해합니다.π q ( x | y ) π ( y ) = q ( y | x ) π ( x ) ,큐qqππ\pi큐( x | y) π( y) = q( y| x)π( …
누군가 다음과 같은 진술을하면 : "연기 환경 흡연에 노출 된 비 흡연자는 흡연에 노출되지 않은 비 흡연자에 비해 관상 동맥 심장 질환의 위험이 1.25 (95 % 신뢰 구간, 1.17-1.32)였습니다." 전체 인구에 대한 상대적 위험은 무엇입니까? 관상 동맥 심장병과 얼마나 많은 것들이 관련되어 있습니까? 테스트 할 수있는 수많은 것들 중에서 실제로 …
주교의 패턴 인식 및 기계 학습 에서 확률 밀도 가 소개 된 .p(x∈(a,b))=∫bap(x)dxp(x∈(a,b))=∫abp(x)dxp(x\in(a,b))=\int_a^bp(x)\textrm{d}x 변수의 비선형 적 변화에서 확률 밀도는 야 코비 행렬 (Jacobian factor)로 인해 간단한 함수와 다르게 변형됩니다. 예를 들어 변수 의 변경을 고려하면 함수 는 됩니다. 이제 새 변수 와 관련하여 밀도 해당 하는 확률 밀도 를 고려하십시오 …
방법은 랜덤 변수의 분포를 정의 할 등으로부터 연신 것을 Y를 갖는 상관 ρ 와 X 1 , X (1)는 누적 분포 함수 분포에서 하나의 무승부 F X ( X를 ) ? 와이와이Y와이와이Yρρ\rho엑스1엑스1x_1엑스1엑스1x_1에프엑스( x )에프엑스(엑스)F_{X}(x)
회귀 계수의 표준 오차를 계산할 때 설계 행렬 의 무작위성을 고려하지 않습니다 . 예를 들어 OLS에서는 를엑스XXvar ( β^)var(β^)\text{var}(\hat{\beta})var ( ( X티엑스)− 1엑스티와이) = σ2( X티엑스)− 1var((XTX)−1XTY)=σ2(XTX)−1\text{var}((X^TX)^{-1}X^TY) = \sigma^2(X^TX)^{-1} 경우 무작위로 간주되었다, 총 분산의 법은 어떤 의미에서의 분산의 추가 기여를 요구할 것 뿐만 아니라. 즉엑스XX엑스XX var ( β^) = var …