Câu hỏi được gắn thẻ «probability»

Một xác suất cung cấp một mô tả định lượng về khả năng xảy ra của một sự kiện cụ thể.

5
Tại sao chúng tôi bác bỏ giả thuyết khống ở mức 0,05 chứ không phải mức 0,5 (như chúng tôi làm trong Phân loại)
Kiểm tra giả thuyết giống như một vấn đề Phân loại. Vì vậy, nói rằng, chúng tôi có 2 nhãn có thể cho một quan sát (chủ đề) - Có tội so với Không có tội. Đặt Non-Guilty là giả thuyết null. Nếu chúng tôi đã xem xét vấn đề …
1
Một vấn đề sinh nhật ngược: không có cặp nào trong số 1 triệu người ngoài hành tinh chia sẻ một ngày sinh nhật; chiều dài năm của họ là bao nhiêu?
Giả sử một hành tinh có một năm rất dài là ngày. Có 1 triệu người ngoài hành tinh tại một bữa tiệc trong một căn phòng, và không ai có thể chia sẻ một ngày sinh nhật. Điều gì có thể được suy ra về kích thước của ?NNNNNNN …
2
Phân phối Beta khi lật một đồng xu
Cuốn sách Bayesian của Kruschke nói, liên quan đến việc sử dụng bản phân phối beta để lật một đồng xu, Ví dụ: nếu chúng ta không có kiến ​​thức trước ngoài kiến ​​thức rằng đồng xu có mặt đầu và mặt đuôi, thì đó là tương đương với việc …
3
Một câu hỏi định lý giới hạn trung tâm khác
Đặt là một chuỗi các biến ngẫu nhiên Bernoulli độc lập với Đặt Cho thấy hội tụ trong phân phối cho biến thông thường tiêu chuẩn khi có xu hướng vô cùng.{Xn:n≥1}{Xn:n≥1}\{X_n:n\ge1\}P{Xk=1}=1−P{Xk=0}=1k.P{Xk=1}=1−P{Xk=0}=1k.P\{X_k=1\}=1-P\{X_k=0\}=\frac{1}{k}.Sn=∑k=1n(Xk−1k), B2n=∑k=1nk−1k2Sn=∑k=1n(Xk−1k), Bn2=∑k=1nk−1k2S_n=\sum^{n}_{k=1}\left(X_k-\frac{1}{k}\right), \ B_n^2=\sum^{n}_{k=1}\frac{k-1}{k^2}SnBnSnBn\frac{S_n}{B_n}ZZZnnn Nỗ lực của tôi là sử dụng Lyapunov CLT, do đó chúng tôi cần …
3
Hình dung phân phối nhị thức bivariate
Câu hỏi: phân phối nhị thức bivariate trông như thế nào trong không gian 3 chiều? Dưới đây là chức năng cụ thể mà tôi muốn hình dung cho các giá trị khác nhau của các tham số; cụ thể là , và .p 1nnnp1p1p_{1}p2p2p_{2} f(x1,x2)=n!x1!x2!px11px22,x1+x2=n,p1+p2=1.f(x1,x2)=n!x1!x2!p1x1p2x2,x1+x2=n,p1+p2=1.f(x_{1},x_{2}) = \frac{n!}{x_{1}!x_{2}!}p_{1}^{x_{1}}p_{2}^{x_{2}}, \qquad x_{1}+x_{2}=n, …
1
Độ lồi của chức năng PDF và CDF của biến ngẫu nhiên chuẩn thông thường
Vui lòng cung cấp bằng chứng rằng là lồi∀x>0. Ở đây,φvàΦlà tiêu chuẩn bình thường PDF và CDF, tương ứng.Q ( x ) = x2+ x ϕ ( x )Φ ( x )Q(x)=x2+xϕ(x)Φ(x)Q\left(x\right)=x^{2}+x\frac{\phi\left(x\right)}{\Phi\left(x\right)}∀ x > 0∀x>0\forall x>0 φϕ\phiΦΦ\mathbf{\Phi} BƯỚC TRIED 1) PHƯƠNG PHÁP TÍNH TOÁN Tôi đã thử phương pháp …
1
Mô hình Bayes sử dụng đa biến thông thường với hiệp phương sai
Giả sử bạn có một biến giải thích trong đó đại diện cho tọa độ đã cho. Bạn cũng có một biến trả lời . Bây giờ, chúng ta có thể kết hợp cả hai biến như:X=(X(s1),…,X(sn))X=(X(s1),…,X(sn)){\bf{X}} = \left(X(s_{1}),\ldots,X(s_{n})\right)sssY=(Y(s1),…,Y(sn))Y=(Y(s1),…,Y(sn)){\bf{Y}} = \left(Y(s_{1}),\ldots,Y(s_{n})\right) W(s)=(X(s)Y(s))∼N(μ(s),T)W(s)=(X(s)Y(s))∼N(μ(s),T){\bf{W}}({\bf{s}}) = \left( \begin{array}{ccc}X(s) \\ Y(s) \end{array} \right) \sim …
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.