Câu hỏi được gắn thẻ «conditional-probability»

Độ chính xác được định nghĩa là: p = true positives / (true positives + false positives) Có đúng không, như true positivesvà false positivescách tiếp cận 0, độ chính xác tiếp cận 1? Câu hỏi tương tự để nhớ lại: r = true positives / (true positives + false …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

Định lý Bayes đi 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})} Đây là tất cả tốt đẹp. Nhưng, tôi đã đọc ở đâu đó: Về cơ bản, P (dữ liệu) không là gì ngoài hằng số chuẩn hóa, tức là hằng số làm cho mật độ sau tích hợp thành một. …

20 probability  bayesian  conditional-probability  bayes 

Hãy (Ω,F,μ)(Ω,F,μ)(\Omega,\mathscr{F},\mu) là một không gian xác suất, cho một biến ngẫu nhiên ξ:Ω→Rξ:Ω→R\xi:\Omega \to \mathbb{R} và một σσ\sigma -algebra G⊆FG⊆F\mathscr{G}\subseteq \mathscr{F} chúng ta có thể xây dựng một biến ngẫu nhiên mới E[ξ|G]E[ξ|G]E[\xi|\mathscr{G}] , đó là kỳ vọng có điều kiện. Chính xác là trực giác cho suy nghĩ …

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

Tôi có một vấn đề với bằng chứng về E(Y|X)∈argming(X)E[(Y−g(X))2]E(Y|X)∈arg⁡ming(X)E[(Y−g(X))2]E(Y|X) \in \arg \min_{g(X)} E\Big[\big(Y - g(X)\big)^2\Big] mà rất có thể tiết lộ một sự hiểu lầm sâu sắc hơn về kỳ vọng và kỳ vọng có điều kiện. Bằng chứng tôi biết diễn ra như sau (phiên bản khác của …

19 mathematical-statistics  conditional-probability  proof  conditional-expectation 

Bạn có thể thông báo cho tôi, làm thế nào tôi có thể tính xác suất có điều kiện của một số sự kiện? ví dụ: P (A | B, C, D) -? Tôi biết điều đó: P (A | B) = P (A B) / P (B)∩∩\cap Nhưng, thật …

19 conditional-probability 

Trong công thức của Bayes: 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)} xác suất sau vượt quá 1 không?P(x|a)P(x|a)P(x|a) Tôi nghĩ rằng có thể nếu ví dụ, giả sử rằng và và . Nhưng tôi không chắc về điều này, bởi vì điều đó có nghĩa gì với một xác suất lớn hơn …

18 probability  bayesian  conditional-probability 

Câu hỏi được xác thực chéo này hỏi về việc mô phỏng một mẫu có điều kiện về việc có một khoản tiền cố định nhắc nhở tôi về một vấn đề được đặt ra cho tôi bởi George Casella . Đưa ra một mô hình tham số và một …

17 maximum-likelihood  conditional-probability  random-variable  simulation  t-distribution 

Tôi cảm thấy hơi khó chịu với cách tôi đã xử lý tinh thần với nghịch lý của Borel và các "nghịch lý" liên quan khác liên quan đến xác suất có điều kiện. Đối với những người đang đọc cái này không quen thuộc với nó, hãy xem liên …

17 probability  conditional-probability  conditional-expectation 

Nếu tôi có hai biến ngẫu nhiên độc lập và có nghĩa là và \ mu_Y và độ lệch chuẩn \ sigma_X và \ sigma_Y và tôi phát hiện ra rằng X + Y = c , thì (giả sử tôi không mắc lỗi nào) phân phối có điều kiện …

16 normal-distribution  conditional-probability 

Tôi hiểu P(A∩B)/P(B)=P(A|B)P(A∩B)/P(B)=P(A|B)P(A\cap B)/P(B) = P(A|B) . Điều kiện là giao điểm của A và B chia cho toàn bộ diện tích của B. Nhưng tại sao là P(A∩B|C)/P(B|C)=P(A|B∩C)P(A∩B|C)/P(B|C)=P(A|B∩C)P(A\cap B|C)/P(B|C) = P(A|B \cap C) ? Bạn có thể cho một số trực giác? Không nên nó là: P(A∩B∩C)/P(B,C)=P(A|B∩C)P(A∩B∩C)/P(B,C)=P(A|B∩C)P(A\cap B \cap …

16 probability  conditional-probability 

Trong các bài giảng video từ Thống kê 110 của Harvard : Khóa học xác suất có thể tìm thấy trên iTunes và YouTube, tôi đã gặp phải vấn đề này. Tôi đã cố gắng tóm tắt nó ở đây: Giả sử chúng ta được trao một tay bài hai …

15 probability  conditional-probability  intuition 

Câu hỏi Nếu là IID, thì hãy tính , trong đó .X 1 , ⋯ , X n ~ N ( μ , 1 ) X1,⋯,Xn∼N(μ,1)X_1,\cdots,X_n \sim \mathcal{N}(\mu, 1)E ( X 1 | T )E(X1∣T)\mathbb{E}\left( X_1 \mid T \right) T = Σ i X iT=∑iXiT = \sum_i X_i Cố gắng …

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

Hãy xem xét các tuyên bố sau đây viết Titanic: Giả định 1: Chỉ có đàn ông và phụ nữ ở trên tàu Giả định 2: Có một số lượng lớn nam giới cũng như phụ nữ Tuyên bố 1: 90 phần trăm của tất cả phụ nữ sống sót …

14 conditional-probability  descriptive-statistics  reporting 

Tôi không hiểu làm thế nào phương trình này được bắt nguồn. P(I|M1∩M2)≤P(I)P(I′)⋅P(M1|I)P(M2|I)P(M1|I′)P(M2|I′)P(I|M1∩M2)≤P(I)P(I′)⋅P(M1|I)P(M2|I)P(M1|I′)P(M2|I′)P(I|M_{1}\cap M_{2}) \leq \frac{P(I)}{P(I')}\cdot \frac{P(M_{1}|I)P(M_{2}|I)}{P(M_{1}|I')P(M_{2}|I')} Phương trình này được lấy từ bài báo "Thử nghiệm theo Xác suất" trong đó trường hợp của OJ Simpson được đưa ra như một vấn đề mẫu. Bị cáo đang bị xét …

13 bayesian  conditional-probability  bayes 

Giả sử rằng biến ngẫu nhiên UUU tuân theo phân phối Thống nhất liên tục với các tham số 0 và 10 (tức là )U∼U(0,10)U∼U(0,10)U \sim \rm{U}(0,10) Bây giờ hãy biểu thị A sự kiện = 5 và B sự kiện bằng hoặc 6. Theo hiểu biết của tôi, cả …

12 conditional-probability  continuous-data  uniform