Вопросы с тегом «probability»

Моя статистика была самоучкой, но многие материалы, которые я прочитал, указывают на набор данных, имеющий среднее значение 0 и стандартное отклонение 1. Если это так, то: Почему среднее значение 0 и SD 1 - это хорошее свойство? Почему случайная величина, взятая из этой выборки, равна 0,5? Вероятность получения 0,001 равна …

15 probability 

Пусть X∼χ2kX∼χk2X \sim \chi^2_k - распределенная случайная величина хи-квадрат с kkk степенями свободы. Каковы наиболее точные известные оценки для следующих вероятностей P[X&gt;t]≤1−δ1(t,k)P[X&gt;t]≤1−δ1(t,k) \mathbb{P}[X > t] \leq 1 - \delta_1(t, k) и P[X&lt;z]≤1−δ2(z,k)P[X&lt;z]≤1−δ2(z,k) \mathbb{P}[X < z] \leq 1 - \delta_2(z, k) где δ1δ1\delta_1 и δ2δ2\delta_2 - некоторые функции. Указатели на соответствующие …

15 probability  chi-squared 

Обычно распределение вероятностей по дискретным переменным описывается с использованием функции вероятности (PMF): При работе с непрерывными случайными величинами мы описываем распределения вероятностей, используя функцию плотности вероятности (PDF), а не функцию массы вероятности. - Глубокое обучение от Гудфеллоу, Бенжио и Курвилля Однако Wolfram Mathworld использует PDF для описания распределения вероятностей по …

14 probability  mathematical-statistics  terminology  pdf 

Я замечаю в статистике / методах машинного обучения, распределение часто аппроксимируется гауссианом, а затем этот гауссиан используется для выборки. Они начинают с вычисления первых двух моментов распределения и используют их для оценки μμ\mu и σ2σ2\sigma^2 . Затем они могут выбрать из этого гауссиана. Мне кажется, чем больше моментов я вычисляю, …

14 probability  sampling  moments 

Вопрос Если являются IID, то вычислите , где .X1,⋯,Xn∼N(μ,1)X1,⋯,Xn∼N(μ,1)X_1,\cdots,X_n \sim \mathcal{N}(\mu, 1)E(X1∣T)E(X1∣T)\mathbb{E}\left( X_1 \mid T \right)T=∑iXiT=∑iXiT = \sum_i X_i Попытка : пожалуйста, проверьте правильность приведенного ниже. Пусть говорят, мы возьмем сумму этих условных ожиданий такое , что ∑iE(Xi∣T)=E(∑iXi∣T)=T.∑iE(Xi∣T)=E(∑iXi∣T)=T.\begin{align} \sum_i \mathbb{E}\left( X_i \mid T \right) = \mathbb{E}\left( \sum_i X_i \mid T …

14 probability  self-study  mathematical-statistics  conditional-probability  conditional-expectation 

Таким образом, это может быть общий вопрос, но я никогда не нашел удовлетворительного ответа. Как вы определяете вероятность того, что нулевая гипотеза верна (или ложна)? Допустим, вы даете студентам две разные версии теста и хотите узнать, были ли версии эквивалентны. Вы выполняете t-тест, и он дает значение р .02. Какая …

14 probability  hypothesis-testing  bayesian 

Я читал эту статью о деле Палантира, где Министерство труда обвиняет их в дискриминации азиатов. Кто-нибудь знает, откуда они взяли эти оценки вероятности? Я не получаю 1/741 в пункте (а). (a) На должность инженера по контролю качества из группы из более чем 730 квалифицированных кандидатов, примерно 77% из которых были …

14 probability  p-value  contingency-tables  legal 

Модели гауссовых смесей (GMM) привлекательны, потому что с ними просто работать как в аналитическом, так и на практическом плане, и они способны моделировать некоторые экзотические распределения без особых сложностей. Есть несколько аналитических свойств, которые мы должны ожидать, которые в целом не ясны. Особенно: Скажем, SnSnS_n - класс всех гауссовых смесей …

14 probability  normal-distribution  references  gaussian-mixture  information-theory 

Суммируем поток случайных величин: ; пусть будет числом слагаемых, которое нам нужно, чтобы сумма превысила единицу, т. е. - наименьшее число, такое, чтоY YXi∼iidU(0,1)Xi∼iidU(0,1)X_i \overset{iid}\sim \mathcal{U}(0,1)YYYYYY X1+X2+⋯+XY&gt;1.X1+X2+⋯+XY&gt;1.X_1 + X_2 + \dots + X_Y > 1. Почему среднее значение равно постоянной Эйлера ?еYYYeee E(Y)=e=10!+11!+12!+13!+…E(Y)=e=10!+11!+12!+13!+…\mathbb{E}(Y) = e = \frac{1}{0!} + \frac{1}{1!} + …

14 probability  self-study  expected-value  uniform 

Предположим, у вас есть восемь бегунов, которые проводят гонку; распределение их индивидуальных времен выполнения является нормальным, и каждый имеет среднее значение , скажем, секунд. Стандартное отклонение первого бегуна - самое маленькое, два - второе самое маленькое, третье - самое маленькое и т. Д., А восемь - самое большое. Меня смущают …

14 probability  normal-distribution  mathematical-statistics  order-statistics 

Друг представляет клиента по апелляции после уголовного процесса, в ходе которого выясняется, что выбор присяжных был расистским. Жюри состояло из 30 человек в 4 расовых группах. Обвинение использовало императивные вызовы, чтобы исключить 10 из этих людей из пула. Количество людей и количество реальных проблем в каждой расовой группе были, соответственно: …

14 probability  statistical-significance  references  bias  combinatorics 

Я ищу метод для расчета области перекрытия между двумя оценками плотности ядра в R, как мера сходства между двумя выборками. Чтобы уточнить, в следующем примере мне нужно было бы количественно определить площадь области пурпурного перекрытия: library(ggplot2) set.seed(1234) d &lt;- data.frame(variable=c(rep("a", 50), rep("b", 30)), value=c(rnorm(50), runif(30, 0, 3))) ggplot(d, aes(value, fill=variable)) …

14 r  probability  pdf  kernel-smoothing 

Следующая проблема возникла недавно при анализе данных. Если случайная величина X следует нормальному распределению, а Y следует распределению χ2nχn2\chi^2_n (с n dof), как распределяется Z=X2+Y2Z=X2+Y2Z = X^2 + Y^2 ? До сих пор я придумал ПРВ Y2Y2Y^2 : ψ2n(x)====∂F(x−−√)∂x(∫x√0tn/2−1⋅e−t/22n/2Γ(n/2)dt)′x12n/2Γ(n/2)⋅(x−−√)n/2−1⋅e−x√/2⋅(x−−√)′x12n/2−1Γ(n/2)⋅xn/4−1⋅e−x√/2ψn2(x)=∂F(x)∂x=(∫0xtn/2−1⋅e−t/22n/2Γ(n/2)dt)x′=12n/2Γ(n/2)⋅(x)n/2−1⋅e−x/2⋅(x)x′=12n/2−1Γ(n/2)⋅xn/4−1⋅e−x/2\begin{eqnarray} \psi^2_n(x) &=& \frac{\partial F(\sqrt{x})}{\partial x} \\ &=& \left( \int_0^{\sqrt{x}} \frac{t^{n/2-1}\cdot e^{-t/2}}{2^{n/2}\Gamma(n/2)} …

14 probability  distributions  normal-distribution  chi-squared  convolution 

Я читал несколько лекций, связанных с MCMC. Тем не менее, я не нашел хороший пример того, как он используется. Может ли кто-нибудь дать мне конкретный пример. Все, что я вижу, это то, что они управляют цепью Маркова и говорят, что ее стационарное распределение является желаемым распределением. Я хочу хороший пример, …

14 probability  bayesian  mcmc  markov-process 

Я заметил, что в нормальном распределении вероятность равна нулю, в то время как для распределения Пуассона она не будет равна нулю, когда является неотрицательным целым числом.P(x=c)P(x=c)P(x=c)ccc Мой вопрос: равна ли вероятность любой константы в нормальном распределении нулю, потому что она представляет площадь под любой кривой? Или это просто правило для …

14 probability  normal-distribution  poisson-distribution