«probability» 태그된 질문

보자{ x1, … , x엔}{엑스1,…,엑스엔}\{x_1,\ldots,x_N\} 관측 알 수없는 (그러나 확실히 비대칭) 확률 분포에서 얻을 수. KDE 접근법을 사용하여 확률 분포를 찾고 싶습니다. 그러나 가우시안 커널을 사용하려고했지만 대칭이기 때문에 성능이 . 따라서 감마 및 베타 커널에 대한 일부 작업이 릴리스되었지만 작동 방법을 이해하지 못했습니다.에프^( x ) = 1엔h∑나는 = 1엔케이( x …

10 probability  distributions  pdf  kernel-smoothing 

내가 동전을 10,000 번 넘겼다고 가정 해 봅시다. 연속으로 4 개 이상의 연속 헤드를 얻는 데 걸리는 플립 횟수를 알고 싶습니다. 카운트는 다음과 같이 작동하며, 한 번의 연속 플립 플립은 헤드 (4 헤드 이상) 인 것으로 간주합니다. 꼬리가 치고 머리의 행진이 끊어지면 카운트는 다음 플립에서 다시 시작됩니다. 그런 다음 10,000 …

10 probability  distributions  self-study  conditional-probability 

저는 현재 웹 사이트에서 사람들이 웹 사이트에 도착할 때마다 취할 수있는 경로를 보여주는 의사 결정 트리 다이어그램을 작성해야하는 분석을 수행하고 있습니다. 내가 처리하고 data.frame홈페이지에서 시작, 사이트에 모든 고객의 경로를 보여주고있다. 예를 들어 고객은 다음 경로를 사용할 수 있습니다. Homepage - pg 1 Kitchen Items page - pg 2 Pots and …

10 r  probability  data-visualization  markov-process 

노드 위치가 밀도 로 푸 아송 포인트 프로세스를 따르고 가 보다 가까운 노드 사이에 배치 되는 무한 랜덤 기하학적 그래프를 고려하십시오 . 따라서 가장자리의 길이는 다음 PDF를 따릅니다.ρρ\rhoddd f(l)={2ld2l≤d0l>df(l)={2ld2l≤d0l>d f(l)= \begin{cases} \frac{2 l}{d^2} \;\quad l \le d \\ 0 \qquad\; l > d \end{cases} 위의 그래프에서 원호를 중심으로 반지름 의 …

10 probability  stochastic-processes  pdf  asymptotics  graph-theory 

GLMM 형식이 있습니다. lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) 를 사용할 때 자동차 패키지 또는에서 사용할 때 drop1(model, test="Chi")와 다른 결과를 얻습니다 . 후자의 두 사람도 같은 대답을합니다.Anova(model, type="III")summary(model) 조작 된 데이터를 사용 하여이 두 가지 방법이 일반적으로 다르지 않다는 것을 알았습니다. …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

제한의 좋은 분산 있는가 등은 N 간다 \ infty 가 있다고 가정하고, IID 분산이 정규 분포 \ 시그마 ^ 2 .최대 ( X1, X2, . . . , X엔)최대(엑스1,엑스2,...,엑스엔)\max( X_1,X_2,...,X_n) 엔엔n∞∞\inftyσ2σ2\sigma^2 이것은 영리한 증거와 훌륭한 해결책으로 잘 알려진 문제이지만, 나는 파고 들었고 아무것도 찾지 못했습니다.

10 distributions  probability  extreme-value 

간단한 확률이 내 문제에 효과가 있는지 또는 로지스틱 회귀와 같은보다 정교한 방법을 사용하고 배우는 것이 더 나은지 결정하려고합니다. 이 문제의 반응 변수는 이항 반응 (0, 1)입니다. 나는 모두 범주적이고 순서가없는 많은 예측 변수를 가지고 있습니다. 예측 변수의 조합이 1의 가장 높은 비율을 산출하는지 확인하려고합니다. 로지스틱 회귀가 필요합니까? 범주 형 예측 …

10 r  probability  logistic 

몬티 홀 (Monty Hall) 문제가 문제가되는 경우가 있습니다. 위대한 폴 에르 도스조차도이 문제에 속았습니다. 대답하기 어려운 내 질문은 우리가 직관적 인 주장을하면서도 틀린 답을 확신 할 수있는 확률에 관한 것입니다. 첫 번째 자릿수와 대기 시간 역설에 대한 벤 포드 법칙은 이와 같은 유명한 예입니다.

10 probability  conditional-probability  paradox  heuristic 

확률에 대해 생각하면 항상 계산하는 것이 얼마나 나쁜지 알 수 있습니다. 일련의 고려 기본 문자 을 ,엔nn 각각 똑같이 가능성이 나타날 수 있습니다. 이 시퀀스에 길이 r ≤ n 의 특정 관심베이스 쌍 시퀀스가 ​​포함될 확률은얼마입니까?A ,티,씨, 및 GA,T,C, and GA,\; T, \; C, \text{ and } Gr ≤ nr≤nr\leq …

10 probability  combinatorics 

한동안 피셔 커널은 확률 모델에서 커널을 구성하는 방법 인 것처럼 보였기 때문에 인기가있는 것처럼 보였습니다. 그러나 나는 그들이 실제로 사용되는 것을 거의 보지 못했고, 그들이 잘 작동하지 않는 좋은 권위를 가지고 있습니다. 그들은 Wikipedia를 인용 하여 Fisher 정보 의 계산에 의존합니다 . 피셔 정보는 f의 자연 로그의 θ에 대한 2 …

10 machine-learning  probability  kernel-trick  generative-models 

Interviewstreet는 아래 질문을 포함하여 1 월에 두 번째 CodeSprint를 가졌습니다. 프로그래밍 방식의 답변이 게시되었지만 통계적인 설명은 포함되어 있지 않습니다. (Google creds를 사용하여 Interviewstreet 웹 사이트에 로그인 한 후이 페이지 에서 Coin Tosses 문제로 이동하면 원래 문제와 게시 된 솔루션을 볼 수 있습니다 .) 동전 던지기 당신은 N 연속 머리를 얻을 …

10 probability  stochastic-processes  markov-process 

우리는 카드 의 갑판이 있습니다. 교체로 무작위로 무작위로 카드를 뽑습니다. 추첨 후 , 선택되지 않은 예상 카드 수는 얼마입니까?n엔n2n2엔2n 이 질문은 문제 2.12의 2 부입니다. M. Mitzenmacher와 E. Upfal, 확률 및 컴퓨팅 : 무작위 알고리즘 및 확률 론적 분석 , Cambridge University Press, 2005. 또한 가치가있는 것은 숙제 문제가 아닙니다. …

10 probability  expected-value 

측정 이론에서 측정 할 수없는 이벤트가 있다는 것을 알고 있습니다. 즉, 측정 할 수없는 이벤트가 아닙니다. 확률 측정 값이 정의되지 않은 확률로 이벤트를 무엇이라고 부릅니까? 그러한 사건에 관해 어떤 유형의 진술을 하시겠습니까?

10 probability  estimation 

에이전트에 대한 임의 변수의 밀도를 나타내는 일련의 함수가 있습니다. 각 함수에는 또한 임의 변수의 값이 유효한 값을 나타내는 도메인이 있습니다. 이제 통계 클래스를 올바르게 기억하면 함수 도메인에서 설명하는 값에서 함수 중 하나의 적분을 취하면 1.0 값을 가져와야합니다. 그러나 이것은 일어나지 않습니다. 함수를 실제 확률 밀도로 바꾸면서 함수의 모양을 유지할 수있는 …

10 distributions  probability 

문제 정보 및 사전 정보를 바탕으로 사후 밀도를 추정하기 위해 베이지안 분석을 수행하는 R 함수를 작성 중입니다. 사용자가 이전을 재고해야 할 경우 경고를 보내는 기능을 원합니다. 이 질문에서 나는 사전 평가 방법을 배우고 싶습니다. 이전의 질문들은 정보화 된 이전의 내용 ( 여기 및 여기 ) 을 다루는 메커니즘을 다루었 다 …

10 distributions  probability  bayesian