Вопросы с тегом «probability»

Я читал о парадоксе ставок Блэквелла на шкафу Futility . Вот резюме: вам представлены два конверта, и . Конверты содержат случайную сумму денег, но вы ничего не знаете о распределении денег. Вы открываете один, проверяете, сколько денег там ( ), и вам нужно выбрать: взять конверт или ?E y x …

12 probability  paradox 

Вот забавная проблема, принесенная мне студентом. Хотя первоначально он был сформулирован в терминах взаимно уничтожающих пуль, выпущенных из пистолета через равные промежутки времени, я подумал, что вам может понравиться более миролюбивая презентация. В бесконечном плоском мире Оз, Желтая Кирпичная Дорога начинается в центре Изумрудного Города, разматывается по всей сельской местности …

12 probability  stochastic-processes  puzzle 

Я запутался в некоторых деталях о теореме Слуцкого : Пусть , - две последовательности скалярных / векторных / матричных случайных элементов.{Xn}{Xn}\{X_n\}{Yn}{Yn}\{Y_n\} Если сходится по распределению к случайному элементу а сходится по вероятности к константе , то при условии, что обратим, где обозначает сходимость в распределении.XnXnX_nXXXYnYnY_ncccXn+Yn XnYn Xn/Yn →d X+c→d cX→d …

12 probability  random-variable  convergence  slutsky-theorem 

Если - это распределение вероятностей с ненулевыми значениями на , для какого типа (типов) существует константа такая, что для всех ?p(x)p(x)p(x)[0,+∞)[0,+∞)[0,+\infty)p(x)p(x)p(x)c>0c>0c\gt 0∫∞0p(x)logp(x)(1+ϵ)p(x(1+ϵ))dx≤cϵ2∫0∞p(x)log⁡p(x)(1+ϵ)p(x(1+ϵ))dx≤cϵ2\int_0^{\infty}p(x)\log{\frac{ p(x)}{(1+\epsilon)p({x}(1+\epsilon))}}dx \leq c \epsilon^20<ϵ<10<ϵ<10\lt\epsilon\lt 1 Вышеуказанное неравенство на самом деле является дивергенцией Кульбака-Лейблера между распределением и его сжатой версией . Я обнаружил, что это неравенство справедливо для распределений …

12 probability  stochastic-processes  kullback-leibler  probability-inequalities 

Предпосылки: Здесь есть несколько замечательных вопросов / ответов о том, как калибровать модели, которые предсказывают вероятности того или иного исхода. Например Оценка Бриера и ее разложение на разрешение, неопределенность и надежность . Калибровочные графики и изотоническая регрессия . Эти методы часто требуют использования метода биннинга для прогнозируемых вероятностей, так что …

12 probability  predictive-models  binary-data  calibration  scoring-rules 

Как указано в названии, скажите, что если я случайно выберу 4 карты, а вы вытянете 6 из одной колоды, какова вероятность того, что моя старшая карта превзойдет вашу старшую? Как это изменится, если мы будем рисовать из разных колод? Благодарность!

12 probability  maximum 

Как я могу решить это? Мне нужны промежуточные уравнения. Может быть, ответ −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) - функция плотности вероятности. То есть limx→∞f(x)=0limx→∞f(x)=0\lim\limits_{x \to \infty} f(x) = 0 и limx→∞F(x)=1limx→∞F(x)=1\lim\limits_{x \to \infty} F(x) = 1 источник: http://www.actuaries.jp/lib/collection/books/H22/H22A.pdf с.40 Попробуем промежуточные уравнения ниже: ddt[∫∞txf(x)dx]=ddt[[xF(x)]∞t−∫∞tF(x)dx]??ddt[∫t∞xf(x)dx]=ddt[[xF(x)]t∞−∫t∞F(x)dx]?? \frac{d}{dt} …

12 probability  distributions  self-study  mathematical-statistics 

Отношение двух независимых нормальных распределений дает распределение Коши. T-распределение - это нормальное распределение, деленное на независимое распределение хи-квадрат. Отношение двух независимых хи-квадрат распределения дает F-распределение. Я ищу соотношение независимых непрерывных распределений, которое дает нормально распределенную случайную величину со средним значением и дисперсией ?σ 2μμ\muσ2σ2\sigma^2 Вероятно, существует бесконечный набор возможных ответов. …

12 probability  distributions  normal-distribution  mathematical-statistics 

У меня очень большой набор данных и около 5% случайных значений отсутствуют. Эти переменные связаны друг с другом. В следующем примере набор данных R - просто игрушечный пример с фиктивными коррелированными данными. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Я использую Байес для решения проблемы кластеризации. После выполнения некоторых вычислений у меня возникает необходимость получить соотношение двух вероятностей: п( А ) / П( Б )P(A)/P(B)P(A)/P(B) чтобы иметь возможность получить . Эти вероятности получены путем интегрирования двух разных 2D многомерных KDE, как объяснено в этом ответе :п( H| Г)P(H|D)P(H|D) P …

12 probability  bayesian  maximum-likelihood  kernel-smoothing 

Я изучаю t-распределение Стьюдента, и я начал задаваться вопросом, как можно получить функцию плотности t-распределений (из Википедии, http://en.wikipedia.org/wiki/Student%27s_t-distribution ): е( t ) = Γ ( v + 12)v π--√Γ ( v2)( 1 + т2v)- V + 12f(t)=Γ(v+12)vπΓ(v2)(1+t2v)−v+12f(t) = \frac{\Gamma(\frac{v+1}{2})}{\sqrt{v\pi}\:\Gamma(\frac{v}{2})}\left(1+\frac{t^2}{v} \right)^{-\frac{v+1}{2}} где - степени свободы, а Γ - гамма-функция. Какова интуиция …

12 probability  normal-distribution  t-distribution 

Кто-нибудь может подсказать, где можно получить результаты 10000 монетных бросков (то есть всех 10000 голов и хвостов), выполненных Джоном Керричем во время Второй мировой войны?

12 probability 

В духе этого вопроса Понимая доказательство леммы, используемой в неравенстве Хеффдинга , я пытаюсь понять шаги, которые приводят к неравенству Хеффдинга. Что является для меня самым загадочным в доказательстве, так это то, что экспоненциальные моменты вычисляются для суммы переменных iid, после чего применяется неравенство Маркова. Моя цель состоит в том, …

12 probability  probability-inequalities 

Я исхожу из этого вопроса на случай, если кто-нибудь захочет пойти по следу. По сути, у меня есть набор данных состоящий из объектов, где к каждому объекту прикреплено заданное количество измеренных значений (два в данном случае):NΩΩ\OmegaNNN Ω=o1[x1,y1],o2[x2,y2],...,oN[xN,yN]Ω=o1[x1,y1],o2[x2,y2],...,oN[xN,yN]\Omega = o_1[x_1, y_1], o_2[x_2, y_2], ..., o_N[x_N, y_N] Мне нужен способ определить вероятность …

12 probability  maximum-likelihood  kernel-smoothing  numerical-integration 

У тенниса есть своеобразная трехуровневая система подсчета очков, и мне интересно, имеет ли это какую-либо статистическую выгоду с точки зрения матча как эксперимента по определению лучшего игрока. Для тех, кто незнаком, в нормальных правилах игра выигрывается с первым до 4 очков, при условии, что у вас преимущество в 2 очка …

12 probability  inference  games