«probability» 태그된 질문

가정 . 대각선 요소 의 한계 분포에 관심이 있습니다. 의 하위 행렬 분포에 대한 몇 가지 간단한 결과가 있습니다 (적어도 일부는 Wikipedia에 나열되어 있음). 이를 통해 대각선에있는 단일 요소의 한계 분포가 역 감마임을 알 수 있습니다. 그러나 공동 분포를 추론 할 수 없었습니다.diag ( X ) = ( x 11 …

21 distributions  probability  pdf 

비모수 적 베이지안 (및 관련) 기술에 대해 더 배우고 싶습니다. 저의 배경은 컴퓨터 공학에 있으며 측정 이론이나 확률 이론에 대한 과정을 수강하지는 않았지만 확률과 통계에 대한 공식적인 훈련은 제한적이었습니다. 누구든지 시작하기 위해 이러한 개념에 대한 읽기 쉬운 소개를 추천 할 수 있습니까?

21 probability  bayesian  references  theory 

임의 변수의 개념을 함수로 이해하는 데 문제가 있습니다. 나는 역학을 이해하지만 (나는 생각한다) 동기를 이해하지 못한다 ... 말 트리플 확률, 어디 , Borel-이다 그 간격 -algebra 및 정규 베그 측정 값이다. 하자 행 랜덤 변수 일 에 되도록 , , ..., 이므로 는 1에서 6까지의 값에 대해 불연속 분포를 갖습니다. …

21 probability  random-variable  measure-theory 

최대 iid Standardnormals는 극한값 이론 에 따라 표준 Gumbel 분포로 수렴됩니다 .X1,…,Xn.∼X1,…,Xn.∼X_1,\dots,X_n. \sim 우리는 어떻게 그것을 보여줄 수 있습니까? 우리는 P(maxXi≤x)=P(X1≤x,…,Xn≤x)=P(X1≤x)⋯P(Xn≤x)=F(x)nP(maxXi≤x)=P(X1≤x,…,Xn≤x)=P(X1≤x)⋯P(Xn≤x)=F(x)nP(\max X_i \leq x) = P(X_1 \leq x, \dots, X_n \leq x) = P(X_1 \leq x) \cdots P(X_n \leq x) = F(x)^n 다음 과 같은 상수의 시퀀스 를 찾거나 선택해야 …

21 probability  normal-distribution  convergence  extreme-value 

구체적으로, 두 개의 이벤트 A와 B가 있고 일부 분포 모수 가 있고 P ( A | B , θ ) 를보고 싶습니다 .θθ \theta P(A|B,θ)P(A|B,θ)P(A | B,\theta) 따라서 조건부 확률의 가장 간단한 정의는 일부 이벤트 A와 B가 주어지면 . 따라서 위에서와 같이 여러 이벤트가있는 경우P(A|B,θ)라고 말할 수 있습니까? = P((A|θ)∩(B|θ))P(A|B)=P(A∩B)P(B)P(A|B)=P(A∩B)P(B)P(A|B) …

21 probability  conditional-probability 

내 확률 클래스에서는 "임의 변수의 합"이라는 용어가 지속적으로 사용됩니다. 그러나 나는 그것이 정확히 무엇을 의미하는지 고집하고 있습니까? 우리는 임의의 변수로부터 많은 실현의 합에 대해 이야기하고 있습니까? 그렇다면 하나의 숫자를 합산하지 않습니까? 임의의 변수 실현의 합은 어떻게 우리에게 어떤 종류의 분포 또는 cdf / pdf / 함수를 가져 옵니까? 그리고 무작위 …

21 probability  self-study  random-variable  terminology 

주사위 조합의 총합에 대한 확률 분포를 계산하고 싶습니다. 나는 확률이 총 조합 수에 대해 그 수를 합한 조합의 수라는 것을 기억합니다 (주사위가 균일 한 분포를 갖는다 고 가정). 공식은 무엇입니까 총 조합 수 특정 수를 합한 조합 수

21 probability  dice 

그것은 양자 물리가 아닌 일상의 확률에서와 같이, 확률은 실제로 미지의 것을 대체 할뿐입니다. 예를 들어 동전 던지기를 생각해보십시오. 머리가 50 %, 꼬리가 50 % 확률로 "무작위"라고 말합니다. 그러나 동전의 밀도, 크기 및 모양을 정확히 알고 있다면; 공기 밀도; 동전이 얼마나 많은 힘으로 뒤집 혔는지; 정확히 그 힘이 놓여진 곳; 동전과 …

20 probability  philosophical 

플레이어는 공정한 6 면체 주사위를받습니다. 이기려면 4보다 큰 숫자 (예 : 5 또는 6)를 굴려야합니다. 그녀가 4를 굴리면 다시 굴려야합니다. 그녀가 이길 확률은 무엇입니까? 이길 확률은 다음과 같이 재귀 적으로 표현 될 수 있다고 생각합니다 .피( W)피(여)P(W) 피( W) = P( r = 5 ∪ r = 6 ) + …

20 probability 

이것은 숙제가 아닙니다. 이 간단한 통계 문제로 내 논리가 올바른지 이해하고 싶습니다. 머리를 뒤집을 확률이 이고 꼬리를 뒤집을 확률이 1 - P ( H ) 인 양면 동전이 있다고 가정하겠습니다 . 모든 플립에 독립적 인 확률이 있다고 가정 해 봅시다. 이제 동전이 다음 플립에서 머리인지 꼬리인지 예측할 수있는 가능성을 최대화하고 …

20 probability 

첫 번째 확률 수업 이후 다음에 대해 궁금해하고 있습니다. 확률 계산은 일반적으로 가능한 모든 이벤트에 대한 "인기 이벤트"의 비율을 통해 도입됩니다. 두 개의 6면 주사위를 굴릴 경우 가능한 이벤트의 양은 아래 표 참조).363636 12삼4561( 1 , 1 )( 2 , 1 )( 3 , 1 )( 4 , 1 )( …

20 probability  dice 

예제가 두 클래스 중 하나에 속하는 확률을 출력하는 분류자를 찾고 있습니다. 나는 로지스틱 회귀와 순진한 베이 즈에 대해 알고 있지만 비슷한 방식으로 작동하는 다른 사람들에 대해 말해 줄 수 있습니까? 즉, 예제가 속한 클래스가 아니라 예제가 특정 클래스에 적합 할 확률을 예측하는 분류 자입니까? 로지스틱 회귀 및 순진한 베이를 포함하여 …

20 machine-learning  probability  logistic  classification  naive-bayes 

배심원 의무로 소환되었습니다. 나는 배심원 재판과 통계의 관련성을 의식하고 있습니다. 예를 들어, "기본 요율"의 개념과 확률 계산에 대한 적용은 때로는 항상 관련이 있습니다. 내 상황에있는 사람이 어떤 통계적 주제를 유용하게 연구 할 수 있으며, 내 배경을 가진 사람에게 적합한 자료는 무엇입니까? 나는 "하드 과학"학위를 가지고 있기 때문에 통계 지식이 제한되어 …

20 probability  bayesian  references 

티티T엔엔n이자형[ T] ∼ n ln엔이자형[티]∼엔ln⁡엔E[T] \sim n \ln n Va r ( T) ~ N2V에이아르 자형(티)∼엔2Var(T) \sim n^2Pr ( T&gt; n lnn + c n ) &lt; e− c홍보(티&gt;엔ln⁡엔+기음엔)&lt;이자형−기음\Pr(T > n \ln n + cn) < e^{-c} 이 상한은 체비 쇼프 불평등에 의해 주어진 것보다 낫습니다. 이것은 대략 1 / …

20 probability  probability-inequalities  coupon-collector-problem 

정밀도는 다음과 같이 정의됩니다. p = true positives / (true positives + false positives) 로, 즉를 정확 true positives하고 false positives, 정밀도가 한 접근 방식 0? 리콜에 대한 동일한 질문 : r = true positives / (true positives + false negatives) 현재이 값을 계산 해야하는 통계 테스트를 구현 중이며 때로는 …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon