Вопросы с тегом «probability»

Я решаю кубики Рубика как хобби. Я записываю время, которое потребовалось мне для решения куба с помощью некоторого программного обеспечения, и теперь у меня есть данные из тысяч решений. Данные в основном представляют собой длинный список чисел, представляющих время, которое заняло каждое последовательное решение (например, 22.11, 20.66, 21.00, 18.74, ...) …

10 probability 

Недавние события в Японии заставили меня задуматься о следующем. Атомные станции обычно предназначены для ограничения риска серьезных аварий до «проектной вероятности», например, 10E-6 / год. Это критерии для одного растения. Тем не менее, когда имеется население в сотни реакторов, как мы объединяем индивидуальные вероятности серьезной аварии? Я знаю, что мог …

10 probability 

У меня есть набор данных с большим количеством нулей, который выглядит следующим образом: set.seed(1) x <- c(rlnorm(100),rep(0,50)) hist(x,probability=TRUE,breaks = 25) Я хотел бы нарисовать линию для его плотности, но density()функция использует движущееся окно, которое вычисляет отрицательные значения х. lines(density(x), col = 'grey') Есть density(... from, to)аргументы, но они, похоже, только …

10 r  probability  kde 

Процесс Дирихле и процесс Гаусса часто называют «распределениями по функциям» или «распределениями по распределениям». В таком случае, могу ли я осмысленно говорить о плотности функции под GP? То есть, есть ли у гауссовского процесса или процесса Дирихле понятие плотности вероятности? Если это не так, как мы можем использовать правило Байеса, …

10 machine-learning  probability  bayesian  nonparametric  nonparametric-bayes 

Я узнал о регрессии гауссовского процесса из онлайн-видео и заметок к лекциям, и я понимаю, что если у нас есть набор данных с точками, то мы предполагаем, что данные взяты из n- мерного многомерного гауссиана. Таким образом, мой вопрос в том случае, если n равно 10 из миллионов, регрессия гауссовского …

10 machine-learning  probability  inference  gaussian-process  multivariate-regression 

Для непрерывной случайной величины XXX , если E(|X|)E(|X|)E(|X|) конечно, limn→∞nP(|X|&gt;n)=0limn→∞nP(|X|&gt;n)=0\lim_{n\to\infty}n P(|X|>n)=0 ? Это проблема, которую я обнаружил в Интернете, но я не уверен, имеет ли она место или нет. Я знаю, что nP(|X|&gt;n)&lt;E(|X|)nP(|X|&gt;n)&lt;E(|X|)n P(|X|>n)<E(|X|) имеет место по неравенству Маркова, но я не могу показать, что оно равно 0, а nnn …

10 probability  expected-value  probability-inequalities 

Существует ли какое-либо формальное (математическое) определение того, что понимают частые люди под «вероятностью». Я читал, что это относительная частота появления «в долгосрочной перспективе», но есть ли какой-то формальный способ определить это? Есть ли известные ссылки, где я могу найти это определение? РЕДАКТИРОВАТЬ: Под частым ответом (см. Комментарий @whuber и мои …

10 probability  frequentist  definition 

пусть и .Z∼N(0,1)Z∼N(0,1)Z \sim N(0,1)W∼χ2(s)W∼χ2(s)W \sim \chi^2(s) Если и независимо распределены, то переменная следует распределению со степенями свободы .ZZZWWWY=ZW/s√Y=ZW/sY = \frac{Z}{\sqrt{W/s}}tttsss Я ищу доказательства этого факта, ссылка достаточно хороша, если вы не хотите записывать полный аргумент.

10 probability  distributions  references 

Мы говорим, что X1,X2,…X1,X2,…X_1, X_2, \ldots полностью сходятся к если для каждого .ϵ &gt; 0XXXϵ&gt;0ϵ&gt;0\epsilon>0 ∑∞n=1P(|Xn−X|&gt;ϵ)&lt;∞∑n=1∞P(|Xn−X|&gt;ϵ)&lt;∞\sum_{n=1}^\infty \text{P}\left(|X_n-X|>\epsilon\right) <\infty Лемма Бореля Кантелли прямо доказывает, что полная сходимость подразумевает почти уверенную сходимость. Я ищу пример, где почти наверняка сходимость не может быть доказана с помощью Бореля Кантелли. Это последовательность случайных величин, которая …

10 probability  convergence 

Пусть X1,...,XnX1,...,Xn X_1, ...,X_n - случайная выборка из распределения Geometric(θ)Geometric(θ)Geometric(\theta) для 0&lt;θ&lt;10&lt;θ&lt;10<\theta<1 . То есть, pθ(x)=θ(1−θ)x−1I{1,2,...}(x)pθ(x)=θ(1−θ)x−1I{1,2,...}(x)p_{\theta}(x)=\theta(1-\theta)^{x-1} I_{\{1,2,...\}}(x) Найти несмещенную оценку с минимальной дисперсией для g(θ)=1θg(θ)=1θg(\theta)=\frac{1}{\theta} Моя попытка: Поскольку геометрическое распределение принадлежит экспоненциальному семейству, статистика ∑Xi∑Xi\sum X_i является полной и достаточной для θθ \theta . Кроме того, если T(X)=X1T(X)=X1T(X)=X_1 является оценкой …

10 probability  self-study  estimation  unbiased-estimator  exponential-family 

У меня есть сомнение: рассмотрим вещественные случайные величины и определенные в пространстве вероятностей .XXXZZZ(Ω,F,P)(Ω,F,P)(\Omega, \mathcal{F},\mathbb{P}) Пусть , где - вещественная функция. Поскольку является функцией случайных величин, это случайная величина.Y:=g(X,Z)Y:=g(X,Z)Y:= g(X,Z)g(⋅)g(⋅)g(\cdot)YYY Пусть , т.е. реализацию .x:=X(ω)x:=X(ω)x:=X(\omega)XXX Является ли равным ?P(Y|X=x)=P(g(X,Z)|X=x)P(Y|X=x)=P(g(X,Z)|X=x)\mathbb{P}(Y|X=x)=\mathbb{P}(g(X,Z)|X=x)P(g(x,Z))P(g(x,Z))\mathbb{P}(g(x,Z))

10 probability  random-variable 

Вот пример случая: У меня есть население 10000 предметов. Каждый элемент имеет уникальный идентификатор. Я случайно выбираю 100 предметов и записываю идентификаторы Я положил 100 предметов обратно в население Я снова выбираю 100 предметов, записываю идентификаторы и заменяю их. В общей сложности я повторяю эту случайную выборку 5 раз Какова …

10 probability  hypergeometric 

У меня есть следующая проблема: У меня есть 100 уникальных предметов (n), и я выбираю 43 (м) из них по одному (с заменой). Мне нужно найти ожидаемое количество уникальных (только один раз выбрано, k = 1), двойных чисел (выбрано ровно дважды k = 2), тройных чисел (ровно k = 3), …

10 probability  expected-value  birthday-paradox 

Я пытаюсь вписать модель с дискретным временем в R, но я не уверен, как это сделать. Я читал, что вы можете организовать зависимую переменную в разных строках, по одной для каждого временного наблюдения, и использовать glmфункцию со ссылкой logit или cloglog. В этом смысле, у меня есть три колонки: ID, …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

Я читаю книгу анализа временных рядов, и формула для автоковариации образца определена в книге как: γˆ( h ) = n- 1Σт = 1н - ч( хт + ч- х¯) ( хT- х¯)γ^(час)знак равноN-1ΣTзнак равно1N-час(ИксT+час-Икс¯)(ИксT-Икс¯)\widehat{\gamma}(h) = n^{-1}\displaystyle\sum_{t=1}^{n-h}(x_{t+h}-\bar{x})(x_t-\bar{x}) сдля . - это среднее.γˆ( - ч ) = γˆ(h)γ^(−h)=γ^(h)\widehat{\gamma}(-h) = \widehat{\gamma}(h)\;ˉ xч = …

10 time-series  probability  mathematical-statistics