Вопросы с тегом «probability»

Теорема Байеса имеет вид P(model|data)=P(model)×P(data|model)P(data)P(model|data)=P(model)×P(data|model)P(data) P(\textrm{model}|\textrm{data}) = \frac{P(\textrm{model}) \times P(\textrm{data}|\textrm{model})}{P(\textrm{data})} Это все хорошо. Но я где-то читал: По сути, P (данные) - это не что иное, как нормализующая константа, то есть константа, которая заставляет апостериорную плотность интегрироваться в единицу. Мы знаем, что0≤P(model)≤10≤P(model)≤10 \leq P(\textrm{model}) \leq 1 и . 0 ≤ …

20 probability  bayesian  conditional-probability  bayes 

Концептуально я понимаю значение фразы «общая площадь под PDF равна 1». Это должно означать, что шансы на результат в общем интервале возможностей составляют 100%. Но я не могу понять это с «геометрической» точки зрения. Если, например, в PDF ось x представляет длину, общая площадь под кривой не станет больше, если …

20 probability  pdf  integral 

В чем смысл тильды при определении вероятностных распределений? Например: Z∼Normal(0,1).Z∼Normal(0,1).Z \sim \mbox{Normal}(0,1).

20 probability  distributions  notation 

Пусть - вероятностное пространство, заданное случайной величиной и -algebra мы можем построить новую случайную величину , которая является условным ожиданием.(Ω,F,μ)(Ω,F,μ)(\Omega,\mathscr{F},\mu)ξ:Ω→Rξ:Ω→R\xi:\Omega \to \mathbb{R}σσ\sigmaG⊆FG⊆F\mathscr{G}\subseteq \mathscr{F}E[ξ|G]E[ξ|G]E[\xi|\mathscr{G}] Что такое интуиция для размышления об ? Я понимаю интуицию для следующего:E[ξ|G]E[ξ|G]E[\xi|\mathscr{G}] (i) где - событие (с положительной вероятностью).E[ξ|A]E[ξ|A]E[\xi|A]AAA (ii) где - дискретная случайная величина.E[ξ|η]E[ξ|η]E[\xi|\eta]ηη\eta Но я …

20 probability  conditional-probability  conditional-expectation  conditioning  sigma-algebra 

Я наткнулся на вопрос интервью: Существует красный поезд, который идет каждые 10 минут. Каждые 15 минут идет синий поезд. Оба они начинаются со случайного времени, поэтому у вас нет расписания. Если вы прибываете на станцию ​​в произвольное время и садитесь на любой поезд, который прибывает первым, каково ожидаемое время ожидания?

19 probability  random-variable  expected-value 

Моя подруга недавно получила работу, занимаясь продажами и торговлей в крупном банке. Опираясь на свою новую работу, она полагает, что может предсказать, будут ли акции в конце месяца больше или меньше, чем шанс (она полагает, что может даже сделать это с точностью 80%!) Я очень скептически Мы договорились провести эксперимент, …

19 probability  forecasting  finance 

По сути, это повторение вопроса, который я нашел на math.se , который не получил ответов, на которые я надеялся. Пусть {Xi}i∈N{Xi}i∈N\{ X_i \}_{i \in \mathbb{N}} - последовательность независимых одинаково распределенных случайных величин с E[Xi]=1E[Xi]=1\mathbb{E}[X_i] = 1 и .V[Xi]=1V[Xi]=1\mathbb{V}[X_i] = 1 Рассмотрим оценку limn→∞P(1n−−√∑i=1nXi≤n−−√)limn→∞P(1n∑i=1nXi≤n) \lim_{n \to \infty} \mathbb{P}\left(\frac{1}{\sqrt{n}} \sum_{i=1}^n X_i \leq …

19 probability  mathematical-statistics  asymptotics 

В статье «Постоянно обновляемые шансы» упоминается история рыбака из Лонг-Айленда, который буквально обязан своей жизнью Байесовской статистике. Вот короткая версия: Посреди ночи на лодке два рыбака. Пока один спит, другой падает в океан. Лодка продолжает троллить на автопилоте всю ночь, пока первый парень, наконец, не проснется и не оповестит береговую …

19 probability  bayesian  posterior  bayes 

Я думал об этой проблеме в душе, она была вдохновлена ​​инвестиционными стратегиями. Допустим, там было волшебное денежное дерево. Каждый день вы можете предложить денежное дерево денежному дереву, и оно либо утроит его, либо уничтожит с вероятностью 50/50. Вы сразу замечаете, что в среднем вы будете зарабатывать деньги, делая это, и …

19 probability  mathematical-statistics  econometrics  random-walk  martingale 

Если я фиксирую значения наблюдаемых узлов MRF, становится ли он CRF?

19 probability  graphical-model  graph-theory  conditional-random-field  markov-random-field 

Я учусь в старших классах и работаю над проектом по программированию, но у меня нет большого опыта в области статистики и моделирования данных, кроме курса по статистике в старших классах, поэтому я немного растерялся. По сути, у меня есть достаточно большой список (предположим, он достаточно большой, чтобы соответствовать предположениям для …

19 probability  modeling  data-mining  predictive-models 

В формуле Байеса: P(x|a)=P(a|x)P(x)P(a)P(x|a)=P(a|x)P(x)P(a)P(x|a) = \frac{P(a|x) P(x)}{P(a)} может ли задняя вероятность превысить 1?P(x|a)P(x|a)P(x|a) Я думаю, что это возможно, если, например, предполагая, что и , и . Но я не уверен в этом, потому что это будет означать, что вероятность будет больше единицы?P ( a ) < P ( x ) …

18 probability  bayesian  conditional-probability 

У меня есть двоичная переменная результата {0,1} и переменная предиктора {0,1}. Я думаю, что не имеет смысла заниматься логистикой, если я не включу другие переменные и не вычислю соотношение шансов. С одним бинарным предиктором не будет ли вычисление вероятности достаточным в сравнении с отношением шансов?

18 r  regression  probability  logistic  odds-ratio 

Я пытаюсь понять на более глубоком уровне повсеместность логарифмической вероятности (и, возможно, в более общем смысле логарифмической вероятности) в статистике и теории вероятностей. Логарифмические вероятности проявляются повсеместно: мы обычно работаем с логарифмической вероятностью для анализа (например, для максимизации), информация Фишера определяется в терминах второй производной логарифмической вероятности, энтропия - это …

18 probability  bayesian  likelihood  log-likelihood 

Пусть - стандартное броуновское движение. Пусть обозначает событие и пусть где обозначает функцию индикатора. Существует ли такое, что для для всех ? Я подозреваю, что ответ - да; Я пытался возиться с методом второго момента, но без особой пользы. Можно ли это показать методом второго момента? Или я должен попробовать …

18 probability  self-study  moments  distributions  brownian