«probability» 태그된 질문

확률은 특정 이벤트가 발생할 가능성에 대한 정량적 설명을 제공합니다.

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이전 코인 플립의 결과가 후속 코인 플립에 대한 신념에 영향을 미치는 통계적 오류의 이름은 무엇입니까?
우리 모두 알다시피, 꼬리처럼 머리를 착륙시킬 확률이 같은 동전을 뒤집 으면 동전을 여러 번 뒤집 으면 머리를 얻는 시간의 절반, 꼬리를 얻는 시간의 절반이됩니다. 친구와 이것을 토론 할 때, 동전을 1000 번 뒤집고 머리에 처음으로 100 번 착륙한다고하면 꼬리를 착륙 할 확률이 증가했습니다 (논리적 편견이 없다면 논리, 그런 다음 1000 …
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플립의 수가 증가함에 따라 꼬리와 같은 수의 머리를 뒤집을 가능성이 적은 이유를 설명하는 통계 개념?
저는 몇 권의 책을 읽고 코드를 작성하여 확률과 통계를 배우고 있습니다. 동전 뒤집기를 시뮬레이션하는 동안 나는 순진한 직관에 약간 반하는 것으로 나타났습니다. 공정한 동전을 번 뒤집 으면 머리와 꼬리의 비율 은 예상 대로 증가함에 따라 1로 수렴 합니다. 그러나 다른 한편으로, 증가함에 따라 꼬리와 같은 수의 머리를 뒤집을 가능성 이 …
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lmer 모델의 효과 반복 계산
방금 혼합 효과 모델링을 통해 측정의 반복성 (일명 신뢰성, 일명 클래스 내 상관 관계)을 계산하는 방법을 설명하는 이 문서를 보았습니다. R 코드는 다음과 같습니다. #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted repeatability R = intercept_var/(intercept_var+residual_var) …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
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가설이 없을 때의 P 값의 풍부
나는 역학에 빠졌다. 나는 통계학자는 아니지만 종종 어려움을 겪지 만 직접 분석을 시도합니다. 나는 2 년 전에 나의 첫 분석을했다. 설명 테이블에서 회귀 분석에 이르기까지 P 값은 분석의 모든 곳에 포함되었습니다. 조금씩, 내 아파트에서 일하는 통계 학자들은 내가 실제로 가설을 가지고있는 곳을 제외하고 p 값을 모두 (!) 건너 뛰도록 설득했습니다. …
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좋고 완전한 확률 및 통계 책을 찾고
나는 수학 교수로부터 통계 코스를 방문 할 기회가 없었습니다. 완전하고 자급 자족 한 확률 이론 및 통계 책을 찾고 있습니다. 완전한 결과는 단지 상태 결과뿐만 아니라 모든 증거를 포함한다는 것을 의미합니다. 자급 자족한다는 것은 책을 이해하기 위해 다른 책을 읽을 필요가 없다는 것을 의미합니다. 물론 그것은 대학 수준 (수학 학생) …
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자유도는 정수가 아닌 숫자 일 수 있습니까?
GAM을 사용할 때 잔여 DF는 (코드의 마지막 줄). 그게 무슨 뜻이야? GAM 예제를 넘어 서면 일반적으로 자유도는 정수가 아닌 숫자 일 수 있습니까?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 -1.6217 -0.8971 1.2445 6.0516 (Dispersion Parameter …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 
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회귀 분석에서 p- 값의 의미
일부 소프트웨어 패키지 (예 : Mathematica)에서 선형 회귀를 수행하면 모델의 개별 매개 변수와 관련된 p- 값이 나타납니다. , 예를 들어 결과를 생성하는 선형 회귀 결과 연관된 p- 값 것이다 및 하나 .a bax+bax+bax+baaabbb 이러한 p- 값은 해당 매개 변수에 대해 개별적으로 무엇을 의미합니까? 회귀 모형의 모수를 계산하는 일반적인 방법이 있습니까? …
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음의 확률 / 확률 진폭에 양자 역학 외부의 응용 프로그램이 있습니까?
Quantum Mechanics는 대부분 간섭 패턴, 파동 / 입자 이중성 및 일반적으로 이상한 것들을 설명하기 위해 음수 / 상수로 확률 이론을 일반화했습니다. 그러나 베이지안 확률의 비 계산적 일반화 (Terrence Tao의 인용)로보다 추상적으로 볼 수 있습니다. 나는 결코 전문가가 아니지만 이러한 것들에 대해 궁금합니다. Quantum Mechanics 외부에 응용 프로그램이 있습니까? 그냥 궁금해서
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통계, 선형 대수 및 기계 학습에서 고전적인 표기법은 무엇입니까? 그리고이 표기법들 사이의 관계는 무엇입니까?
우리가 책을 읽을 때, 표기법을 이해하는 것은 내용을 이해하는 데 매우 중요한 역할을합니다. 불행히도, 다른 커뮤니티는 모델의 공식화와 최적화 문제에 대해 다른 표기법을 가지고 있습니다. 여기에 몇 가지 공식 표기법을 요약하고 가능한 이유를 제시 할 수 있습니까? 선형 대수 문학에서 고전 서적은 Strang의 선형 대수학 소개 입니다. 이 책에서 가장 …
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분포
나는 다른 날이 밀도를 가로 질러 달렸다. 누군가이 이름을 주었습니까? 에프( x ) = 로그( 1 + x− 2) / 2 πf(x)=log⁡(1+x−2)/2πf(x) = \log(1 + x^{-2}) / 2\pi 밀도는 원점에서 무한하며 뚱뚱한 꼬리도 있습니다. 큰 값도 예상되었지만 많은 관측치가 작을 것으로 예상되는 상황에서 사전 분포로 사용되는 것을 보았습니다.
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