Câu hỏi được gắn thẻ «inference»

Rút ra kết luận về các thông số dân số từ dữ liệu mẫu. Xem https://en.wikipedia.org/wiki/Inference và https://en.wikipedia.org/wiki/Statistic_inference

3
Đo lường một số bệnh nhân nhiều lần
Tôi đang tiến hành một nghiên cứu lâm sàng trong đó tôi xác định một phép đo nhân trắc học của bệnh nhân. Tôi biết cách xử lý tình huống tôi có một số đo cho mỗi bệnh nhân: Tôi tạo một mô hình, trong đó tôi có một mẫu …
10 inference 
1
Lập trình xác suất là gì?
Trong năm qua, tôi đã nghe rất nhiều về các khung lập trình xác suất (PP) như PyMC3 và Stan , và PP tuyệt vời như thế nào. Và hôm nay, ai đó đã chia sẻ liên kết này với tôi: Pyro: Ngôn ngữ lập trình xác suất sâu Tuy …
13
Nếu 'B có nhiều khả năng được cho A', thì 'A có nhiều khả năng được cho B'
Tôi đang cố gắng để có được một trực giác rõ ràng hơn đằng sau: "Nếu làm cho có nhiều khả năng hơn thì làm cho có nhiều khả năng hơn" tức làAAABBBBBBAAA Gọi là kích thước của không gian trong đó vàn(S)n(S)n(S)AAABBB là, sau đó Yêu cầu: nênP(B|A)>P(B)P(B|A)>P(B)P(B|A)>P(B)n(AB)/n(A)>n(B)/n(S)n(AB)/n(A)>n(B)/n(S)n(AB)/n(A) > …
2
Chúng ta có thể từ chối một giả thuyết null với các khoảng tin cậy được tạo ra thông qua lấy mẫu chứ không phải là giả thuyết null?
Tôi đã được dạy rằng chúng ta có thể tạo ra một ước tính tham số dưới dạng khoảng tin cậy sau khi lấy mẫu từ dân số. Ví dụ: khoảng tin cậy 95%, không có giả định vi phạm, nên có tỷ lệ thành công 95% chứa bất cứ …
1
Phát hiện thay đổi trực tuyến Bayes (phân phối dự báo cận biên)
Tôi đang đọc bài phát hiện thay đổi trực tuyến Bayes của Adams và MacKay ( liên kết ). Các tác giả bắt đầu bằng cách viết phân phối dự báo cận biên: trong đóP(xt+1|x1:t)=∑rtP(xt+1|rt,x(r)t)P(rt|x1:t)(1)P(xt+1|x1:t)=∑rtP(xt+1|rt,xt(r))P(rt|x1:t)(1) P(x_{t+1} | \textbf{x}_{1:t}) = \sum_{r_t} P(x_{t+1} | r_t, \textbf{x}_t^{(r)}) P(r_t | \textbf{x}_{1:t}) \qquad \qquad (1) …
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.