«self-study» 태그된 질문

노트 : Borel-Cantelli Lemma는 다음과 같이 말합니다. ∑n=1∞P(An)<∞⇒P(limsupAn)=0∑n=1∞P(An)<∞⇒P(limsupAn)=0\sum_{n=1}^\infty P(A_n) \lt \infty \Rightarrow P(\lim\sup A_n)=0 ∑n=1∞P(An)=∞ and An's are independent⇒P(limsupAn)=1∑n=1∞P(An)=∞ and An's are independent⇒P(limsupAn)=1\sum_{n=1}^\infty P(A_n) =\infty \textrm{ and } A_n\textrm{'s are independent} \Rightarrow P(\lim\sup A_n)=1 그때, 만약 ∑n=1∞P(AnAcn+1)<∞∑n=1∞P(AnAn+1c)<∞\sum_{n=1}^\infty P(A_nA_{n+1}^c )\lt \infty Borel-Cantelli Lemma를 사용하여 나는 그것을 보여주고 싶다 먼저 limn→∞P(An)limn→∞P(An)\lim_{n\to \infty}P(A_n) …

13 probability  self-study  stochastic-processes  probability-inequalities 

배경 모델 피팅에 대한 과정에서 첫 번째 예 를 이해하려고합니다 (따라서 간단하게 보일 수 있습니다). 손으로 계산을 수행했으며 예제와 일치하지만 R에서 반복하면 모델 계수가 해제됩니다. 차이점은 모집단 분산 ( )을 사용하는 교과서 때문일 수 있다고 생각 했지만 R은 샘플 분산 ( )을 사용하고있을 수 있지만 계산에서 사용되는 위치를 볼 수는 …

13 r  regression  self-study  lm 

중심을 설정 한 후 두 측정 x 및 -x 는 확률 밀도 함수를 사용하여 Cauchy 분포에서 독립적으로 관측 한 것으로 가정 할 수 있습니다. 1에프( x : θ ) =f(x:θ)=f(x :\theta) = ,−∞&lt;x&lt;∞1π( 1 + ( x − θ )2)1π(1+(x−θ)2)1\over\pi (1+(x-\theta)^2) , - ∞ &lt; X &lt; ∞,−∞&lt;x&lt;∞, -∞ < …

13 self-study  distributions  maximum-likelihood  cauchy 

평균값을 시각화하기 위해 히스토그램에 수직선을 추가하는 것이 "좋아"입니까? 나에게는 괜찮은 것 같지만 교과서와 같은 것에서는 이것을 본 적이 없으므로 그렇게하지 않는 어떤 종류의 협약이 있는지 궁금합니다. 그래프는 용어 용지에 대한 것이므로 실수로 중요하지 않은 통계 통계 규칙을 실수로 위반하지 않도록하고 싶습니다. :)

13 self-study  data-visualization  mean  histogram 

에서 경험 주의자의 동반자 : 대부분 무해 계량 경제학 (Angrist 및 Pischke, 2009 : 209 페이지) 나는 다음을 읽어 (...) 사실, 방금 식별 된 2SLS (단순한 Wald 추정기)는 거의 편향되지 않습니다 . 방금 식별 된 2SLS에 모멘트가 없기 때문에 공식적으로 표시하기가 어렵습니다 (즉, 샘플링 분포에 팻 테일이 있음). 그럼에도 불구하고, …

13 regression  self-study  multiple-regression  econometrics  instrumental-variables 

하자 X =( x1, x2, … x엔)X=(x1,x2,…xn)\mathbf{X}= (x_1, x_2, \dots x_n) 의 균일 한 분포로부터 임의의 샘플 수 ( a , b )(a,b)(a,b) , &lt; B . 하자 Y 1 과 Y를 N 최대 및 최소 주문 통계를합니다. 통계량 ( Y 1 , Y n ) 이 매개 변수 θ …

13 self-study  uniform  sufficient-statistics  complete-statistics 

인터뷰에서 으로이 질문을 받았습니다 . "올바른"답변이 있습니까?( n , k ) = ( 400 , 220 )(n,k)=(400,220)(n, k) = (400, 220) 토스가 iid이고 헤드 확률이 가정합니다 . 400 토스에서 헤드 수의 분포는 보통 (200, 10 ^ 2)에 가까워 야 220 헤드가 평균에서 2 표준 편차 떨어져 있습니다. 이러한 결과를 관찰 …

13 probability  hypothesis-testing  self-study  prior 

다중 회귀 분석의 자유도는 과 같습니다. 여기서 k 는 변수의 개수입니다.N−k−1N−k−1N-k-1kkk 합니까 (즉, 응답 변수를 포함 Y를 )? 예를 들어, Y = B 0 + B 1 X 1 + B 2 X 2 모델 에서 k = 3 입니까 (즉, Y , X 1 , &amp; X 2에 대해 …

13 self-study  multiple-regression  degrees-of-freedom 

내 질문은 다음 사실에서 비롯됩니다. 나는 기계 학습에 관한 책뿐만 아니라 게시물, 블로그, 강의를 읽었습니다. 기계 학습 전문가들이 통계 학자 / 경제학자들이 관심을 갖는 많은 것들에 무관심한 것 같습니다. 특히 머신 러닝 전문가는 추론보다 예측 정확도를 강조합니다. 코스타 에서 Andrew Ng의 기계 학습 을 수행 할 때 그러한 예가 발생했습니다 …

13 machine-learning  self-study  inference 

XXX 및YYY 는 독립적으로 분포 된 랜덤 변수입니다. 여기서X∼χ2(n−1)X∼χ(n−1)2X\sim\chi^2_{(n-1)} 및Y∼Beta(n2−1,n2−1)Y∼Beta(n2−1,n2−1)Y\sim\text{Beta}\left(\frac{n}{2}-1,\frac{n}{2}-1\right). Z=(2Y−1)의 분포는√Z=(2Y−1)X−−√Z=(2Y−1)XZ=(2Y-1)\sqrt X ? 공동 밀도 (X,Y)(X,Y)(X,Y) 에 의해 주어진다 에프엑스, Y( x , y) = f엑스( x ) f와이( y) = 전자− x2엑스n - 12− 12n - 12Γ ( n - 12)⋅ y엔2− 2( 1 − y)엔2− 2B ( …

12 self-study  distributions  mathematical-statistics  random-variable 

기계 학습을 공부하면서이 단어들을 점점 더 많이 듣고 있습니다. 실제로 일부 사람들은 규칙의 규칙에 따라 Fields 메달을 수상했습니다. 저는 이것이 통계 물리 / 수학에서 기계 학습에 이르는 용어라고 생각합니다. 당연히, 내가 요청한 많은 사람들이 직관적으로 설명 할 수 없었습니다. 나는 드롭 아웃과 같은 방법이 정규화에 도움이된다는 것을 알고 있습니다 (=&gt; …

12 machine-learning  self-study  terminology  regularization  definition 

경우 이산이며, 연속 확률 변수는 우리의 분포에 대해 말할 수있는 다음입니다 ? 연속적입니까 아니면 혼합되어 있습니까?XXXYYYX+YX+YX+Y 제품 어떻습니까?XYXYXY

12 self-study  distributions  random-variable 

닫은. 이 질문은 주제에 맞지 않습니다 . 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 교차 검증에 대한 주제가 되도록 질문을 업데이트하십시오 . 휴일 3 년 전 . 의 pdf를 찾아야하는이 문제가 와이= X2Y=X2Y = X^2있습니다. 내가 아는 것은 엑스XX 는 분포 엔( 0 , 1 )N(0,1)N(0,1) 입니다. 는 어떤 종류의 …

12 self-study  distributions  normal-distribution  pdf 

패턴 인식과 기계 학습을 공부하고 있는데 다음 질문에 부딪 쳤습니다. 동일한 사전 등급 확률 클래스 분류 문제를 고려하십시오.P(D1)=P(D2)=12P(D1)=P(D2)=12P(D_1)=P(D_2)= \frac{1}{2} 그리고 각 클래스에서 인스턴스의 분포는 p(x|D1)=N([00],[2001]),p(x|D1)=N([00],[2001]), p(x|D_1)= {\cal N} \left( \begin{bmatrix} 0 \\0 \end{bmatrix}, \begin{bmatrix} 2 & 0 \\ 0 & 1 \end{bmatrix} \right), p(x|D2)=N([44],[1001]).p(x|D2)=N([44],[1001]). p(x|D_2)= {\cal N} \left( \begin{bmatrix} 4 …

12 machine-learning  self-study  classification  discriminant-analysis 

이 문제를 어떻게 해결할 수 있습니까? 중간 방정식이 필요합니다. 아마도 대답은 입니다.−tf(x)−tf(x)-tf(x) ddt[∫∞txf(x)dx]ddt[∫t∞xf(x)dx] \frac{d}{dt} \left [\int_t^\infty xf(x)\,dx \right ] f(x)f(x)f(x) 는 확률 밀도 함수입니다. 즉, 및 \ lim \ limits_ {x \ to \ infty} F (x) = 1limx→∞f(x)=0limx→∞f(x)=0\lim\limits_{x \to \infty} f(x) = 0limx→∞F(x)=1limx→∞F(x)=1\lim\limits_{x \to \infty} F(x) = 1 출처 …

12 probability  distributions  self-study  mathematical-statistics