«probability» 태그된 질문

폐쇄되었습니다 . 이 질문은 더 집중되어야 합니다. 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 이 게시물 을 편집 하여 한 가지 문제에만 집중할 수 있도록 질문을 업데이트하십시오 . 휴일 삼년 전에 . 확률 이론에 대해 배우고 이론을 측정하고 마침내 기계 학습을 배우고 싶습니다. 나의 궁극적 인 목표는 소프트웨어에서 머신 러닝을 …

9 machine-learning  probability  references  measure-theory 

I가 분포 내려고하고 여기서 , iid 각 용어를 개별적으로 취하면 및 그러나 (*)의 분포에 대해 확신이 없습니다.(n−1)∑i=1nZ2i−(∑i=1nZi)2(∗)(n−1)∑i=1nZi2−(∑i=1nZi)2(∗) (n-1) \sum_{i=1}^n Z_i^2 - \left( \sum_{i=1}^n Z_i \right)^2 \qquad (*) Zi∼N(0,1)Zi∼N(0,1)Z_i \sim \mathcal{N}(0,1)∑i=1nZ2i∼χ2(n)∑i=1nZi2∼χ2(n) \sum_{i=1}^n Z_i^2 \sim \chi^2(n) 1n(∑i=1nZi)2∼χ2(1).1n(∑i=1nZi)2∼χ2(1). \frac{1}{n}\left( \sum_{i=1}^n Z_i \right)^2 \sim \chi^2(1).

9 probability  distributions  normal-distribution 

많은 크리켓 게임 (수천)을 자세히 설명하는 데이터 세트가 있습니다. 크리켓에서 "볼러"는 "타자"의 연속으로 공을 반복적으로 던집니다. 중산은 배트맨을 "아웃"시키려고합니다. 이런 점에서 그것은 야구에서 투수와 타자와 매우 유사합니다. 전체 데이터 세트를 가져 와서 배트맨을 얻은 볼의 총 수를 볼링 된 총 볼 수로 나눈 경우 볼링 선수가 배트맨을 꺼내는 평균 확률이 …

9 probability  modeling  games 

정수형 파라미터 로 감마 분포 된 랜덤 변수는 정규 분포 된 랜덤 변수 의 제곱의 합과 동일 하다는 것이 잘 알려져있다 .kkkkkk 그러나 정수가 아닌 갖는 감마 분산 랜덤 변수에 대해 무엇을 말할 수 있습니까? 감마 분포 이외의 다른 해석이 있습니까?kkk

9 probability  gamma-distribution 

누군가가 를 시뮬레이션하는 방법을 알려줄 수 있습니까? 여기서 은 동전 던지기를 사용하여 (필요한 횟수만큼) ?B e r n o u l l i (ㅏ비)Bernoulli(ab)\mathrm{Bernoulli}\left({a\over b}\right)a , b ∈ Na,b∈Na,b\in \mathbb{N}피( H) = pP(H)=pP(H)=p 나는 거부 샘플링을 사용하려고 생각했지만 그것을 못 박았습니다.

9 probability  simulation  bernoulli-distribution  rejection-sampling 

분석 식을 찾는 방법 D ( n , l , L )D(n,l,L)D(n,l,L) 다음 문제에서? 나는 무작위로 드롭 엔nn 길이의 "바" 엘ll 간격으로 [ 0 , L ][0,L][0,L]. "막대"가 겹칠 수 있습니다. 평균 총 길이를 찾고 싶습니다디DD 간격의 [ 0 , L ][0,L][0,L] 하나 이상의 "바"가 차지합니다. "저밀도"한계에서, 중첩은 무시할 만하고 …

9 probability  distributions 

이것은 숙제가 아닙니다. 하자 XXX 임의의 변수가 될. 경우 E[X]=k∈RE[X]=k∈R\mathbb{E}[X] = k \in \mathbb{R} 와 Var[X]=0Var[X]=0\text{Var}[X] = 0 , 그이 따르지 Pr(X=k)=1Pr(X=k)=1\Pr\left(X = k\right) = 1 ? 직관적으로, 이것은 명백해 보이지만 어떻게 그것을 증명할 지 잘 모르겠습니다. 나는 가정에서 \ mathbb {E} [X ^ 2] = k ^ 2를 따른다는 …

9 probability 

문제 알려지지 않은 수의면으로 죽는 것과 비슷한 시스템에 대해 추론하고 싶습니다. 다이를 여러 번 굴린 후 다이의 변 수 θ에 해당하는 매개 변수에 대한 확률 분포를 추론하고 싶습니다. 직관 40 개의 롤 후에 10 개의 빨간색, 10 개의 파란색, 10 개의 녹색 및 10 개의 노란색이 관찰 된 경우 θ가 …

9 r  probability  bayesian  jags 

N 개의 다른 색의 공을 포함하는 항아리가 있고 각각의 다른 색이 다른 횟수로 나타날 수 있다고 가정하십시오 (빨간색 공이 10 개 있으면 파란색 공도 필요하지 않음). 우리가 그림을 그리기 전에 항아리의 정확한 내용을 알면 각 색의 공을 그릴 확률을 알려주는 불연속 확률 분포를 형성 할 수 있습니다. 궁금한 점은 평균적으로 …

9 probability  discrete-data  distributions 

나는 하나의 흡수 상태와 알려진 시작 위치를 가진 두 개의 다른 Markov 체인을 가지고 있습니다. 체인 1이 체인 2보다 적은 단계로 흡수 상태에 도달 할 확률을 결정하고 싶습니다. 나는 n 단계 후에 특정 체인에서 흡수 상태에 도달 할 확률을 계산할 수 있다고 생각합니다. 피PP 이후 흡수 될 확률 엔nn 단계는 …

9 probability  markov-chain  transition-matrix 

나는 생각하고 있었기 때문에 엑스, Y엑스,와이X, Y 출신 엔( 0 , 1 )엔(0,1)N(0,1) 그들은 독립적입니다. 엑스- 2 Y엑스−2와이X - 2Y 분포가 엔( 0 , 5 )엔(0,5)N(0, 5). 그때엑스− 2Y> 0엑스−2와이>0X-2Y > 0 가능성이있다 1 / 21/21/2. 위와 같이 보이지만 위와 같이 보입니다. 엑스> n Y엑스>엔와이X>nY 가능성이있을 것이다 1 / 21/21/2. …

9 probability  normal-distribution 

X, Y 및 Z를 3 개의 독립적 인 랜덤 변수로 둡니다. X / Y의 분포가 Z와 동일한 경우 X의 분포가 YZ와 같은 것이 사실입니까?

9 probability  ratio 

가방에 N 개의 공이 있다고 가정 해 봅시다. 첫 번째 추첨에서 공을 표시하고 가방에 넣습니다. 두 번째 추첨에서 표시된 공을 집어 들면 가방에 넣습니다. 그러나 표시되지 않은 공을 집어 들었다면 표시하고 가방에 다시 넣습니다. 나는 무승부로 이것을 계속합니다. 몇 번의 추첨과 표시 / 표시되지 않은 추첨 기록이 주어 졌을 때 …

9 probability  estimation  population  combinatorics  capture-mark-recapture 

저는 현재 해커 "책"에 대한 확률 적 프로그래밍과 베이지안 방법을 읽고 있습니다. 몇 장을 읽었으며 pymc를 사용한 첫 번째 예제가 문자 메시지의 스위치 포인트를 감지하는 첫 번째 장에서 생각하고있었습니다. 이 예에서 전환점이 발생하는시기를 나타내는 임의 변수는 로 표시됩니다 . MCMC 단계 후 의 사후 분포 가 제공됩니다.ττ\tauττ\tau 우선이 그래프에서 배울 …

9 probability  mcmc  pymc  change-point 

고려Xn=⎧⎩⎨1−12kw.p. (1−2−n)/2w.p. (1−2−n)/2w.p. 2−k for k>nXn={1w.p. (1−2−n)/2−1w.p. (1−2−n)/22kw.p. 2−k for k>nX_n = \begin{cases} 1 & \text{w.p. } (1 - 2^{-n})/2\\ -1 & \text{w.p. } (1 - 2^{-n})/2\\ 2^k & \text{w.p. } 2^{-k} \text{ for } k > n\\ \end{cases} 이 순간에 무한한 순간이 있더라도n−−√(X¯n)→dN(0,1)n(X¯n)→dN(0,1)\sqrt{n}(\bar{X}_n) \overset{d}{\to} N(0,1) 나는 Levy 's Continuity …

9 probability  self-study  central-limit-theorem  moments  asymptotics