«probability» 태그된 질문

각 숫자의 값이 다른 숫자가 주어지면 으로 표시되며 각 숫자를 선택할 확률은 각각 입니다.nnnv1,v2,...,vnv1,v2,...,vnv_1, v_2, ..., v_np1,p2,...,pnp1,p2,...,pnp_1, p_2, ..., p_n 주어진 확률 ( 기반으로 숫자를 선택하면 해당 숫자 의 합에 대한 기대치는 무엇 입니까? 번호는 중복 번호를 포함 할 수 없도록 선택은 대체 되지 않습니다. 선택 항목이 교체되는 경우 숫자 …

9 probability 

기본 확률에 대한 적절한 지식이 필요한 인터뷰를 준비 중입니다 (적어도 인터뷰 자체를 통과해야 함). 나는 학생 시절부터 아래 시트를 개정으로 일하고 있습니다. 대부분 매우 간단했지만 질문 12에 완전히 빠져 들었습니다. http://www.trin.cam.ac.uk/dpk10/IA/exsheet2.pdf 도움을 주시면 감사하겠습니다. 편집 : 질문은 다음과 같습니다 가 독립적으로 및 갖는 동일하게 분포 된 양의 랜덤 변수 라고 …

9 probability  self-study  random-variable 

나는 최근 통계의 역사에 관한 재미있는 책인 The Lady Tasting Tea를 읽었습니다 . 이 책의 끝에서 저자 David Salsburg 는 통계학에서 세 가지 열린 철학적 문제를 제안하며, 그 해결책은 통계 이론을 과학에 적용하는 데 더 큰 영향을 미칠 것이라고 주장합니다. 나는 전에 이러한 문제에 대해 들어 본 적이 없으므로 다른 …

9 probability 

몇 가지 시간 변수에 대해 훈련 된 Dynamic Naive Bayes Model이 있습니다. 모델의 결과는 P(Event) @ t+1각각의 추정치 t입니다. P(Event)vs 의 도표는 time아래 그림에 나와 있습니다. 이 그림에서 검은 선 은 P(Event)내 모델에서 예측 한대로 나타냅니다 . 수평 적색 라인 이벤트 일어나는의 사전 확률을 나타내고; 그리고 점선 수직선은 시계열에 (오) …

9 time-series  probability  prediction  model-comparison  model-evaluation 

나는 다른 점 추정 방법을 연구하고 있으며 MAP 대 ML 추정을 사용할 때 "균일 이전"을 사용할 때 추정치가 동일하다는 것을 읽습니다. 누군가 "균일 한"사전이 무엇인지 설명하고 MAP 및 ML 추정기가 동일한시기에 대한 간단한 예를 제시 할 수 있습니까?

9 machine-learning  probability  bayesian  estimation  maximum-likelihood 

하자 값 복용 독립 확률 변수 일 수 또는 확률을 각각 0.5. 합계 . 확률 상한을 설정하고 싶습니다 . 내가 지금 가지고있는 가장 좋은 범위는 여기서 c 는 범용 상수입니다. 이것은 간단한 Chernoff 범위의 적용에 의해 확률 Pr (| x_1 + \ dots + x_n | <\ sqrt {t}) 및 …

9 probability  random-variable  bernoulli-distribution 

포아송 분포에 대한 관측 된 랜덤 변수의 적합도를 측정하기 위해 잘 알려진 통계 테스트는 무엇입니까? 나는 Kolmogorov-Smirnov 테스트가 그러한 것임을 알고 있습니다. 다른 테스트가 있습니까?

9 probability  poisson-distribution  goodness-of-fit 

누군가가 좋아하는 아이스크림 맛이 바닐라 일 확률을 찾으려고 노력한다고 가정 해 봅시다. 나는 그 사람도 공포 영화를 즐긴다는 것을 안다. 공포 영화를 즐기는 사람이 가장 좋아하는 아이스크림이 바닐라 일 가능성을 알고 싶습니다. 다음 사항을 알고 있습니다. 5 %5%5\%사람들은 바닐라를 좋아하는 아이스크림 맛으로 선택합니다. ( 이것은 나의피( A )피(ㅏ)P(A) ) 10 …

9 probability  bayes 

4 가지 가능한 이벤트의 주파수 샘플이 하나 있다고 가정합니다. Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 내 이벤트의 예상 확률이 있습니다. p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 내 네 가지 사건의 관측 빈도의 합으로 (18) 사건의 예상 빈도를 올바르게 …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

짧은 질문 : 왜 이것이 사실입니까? 긴 질문 : 간단히 말해서, 나는 첫 번째 방정식을 정당화하는 것을 알아 내려고 노력하고 있습니다. 내가 읽고있는이 책의 저자 ( 원한다면 여기에 문맥 은 있지만 필수는 아님)는 다음을 주장합니다. 거의 가우스의 가정으로 인해 다음과 같이 쓸 수 있습니다. 피0( ξ) = Aϕ ( ξ)e …

9 probability  normal-distribution  entropy  maximum-entropy 

조건부 확률 분포가 무엇인지 알고 있습니다. 그러나 정확히 완전한 조건부 확률은 무엇입니까?

9 probability  conditional-probability 

나는 많은 수의 구슬이 들어있는 잘 섞인 통을 가지고 있습니다. 저기 통에 구슬의 무한한 양이지만, 그들은 단지의 알 수없는 그러나 유한 수에 와서 품종 : 는 알 수 없으며 , 경우 유형 대리석을 그리는 것이 유형 대리석을 그리는 것보다 더 쉽습니다 .V={v1,v2,v3,...,vk}V={v1,v2,v3,...,vk}\mathcal{V} = \{v_{1},v_{2},v_{3},...,v_{k}\} kkki≠ji≠ji\neq jviviv_ivjvjv_j 실험에서, 기계는 알려지지 않은 …

9 probability  population 

"완전한 임의성"을 가정하고 각 문자가 62 개의 가능한 문자 중 하나 일 수있는 길이가 20자인 문자열이 제공됩니다. 가능한 총 조합 수는 얼마입니까? (20을 62의 거듭 제곱으로 추측) 또한 새 문자열을 하나씩 무작위로 선택하여 지금까지 선택한 문자열 목록에 추가 한 경우 이미 선택된 문자열을 선택하기 전에 몇 개의 문자열을 선택해야합니까?10− 510−510^{-5})? …

9 probability  combinatorics 

서버 응답 지연에 대한 몇 가지 테스트 결과가 있습니다. 우리의 이론 분석에 따르면, 지연 분포 (응답 지연의 확률 분포 함수)는 헤비 테일 동작을 가져야합니다. 그러나 테스트 결과가 두꺼운 꼬리 분포를 따른다는 것을 어떻게 증명할 수 있습니까?

9 regression  distributions  probability  normal-distribution  mathematical-statistics 

논문의 문제를 해결하려고하는데 어떻게해야하는지 모르겠습니다. 균일 한 분포 에서 무작위로 얻은 4 개의 관측치가 있습니다 . 확률을 계산하고 싶습니다 . 는 i 번째 주문 통계입니다 (주문 통계가 가장 작은 것부터 가장 큰 것까지 순서 통계를 취합니다). 나는 더 간단한 경우를 위해 그것을 해결했지만 여기서는 그것을하는 방법에 빠져 있습니다.(0,1)(0,1)(0,1)3X(1)≥X(2)+X(3)3X(1)≥X(2)+X(3)3 X_{(1)}\ge X_{(2)}+X_{(3)}X(i)X(i)X_{(i)} …

9 probability  uniform  order-statistics