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.

3
Bạn chọn ngẫu nhiên hai số nguyên khác nhau trong khoảng từ 1 đến 100. Xác suất để số lớn hơn chính xác gấp đôi số nhỏ hơn là bao nhiêu?
Gần đây tôi đã thực hiện bài kiểm tra HackerRank cho vị trí Khoa học dữ liệu và nhận được câu hỏi này sai. Tôi đã đến 1/200. Đây là cách thực hiện: Có 50 kết hợp sẽ làm điều này đúng. (tức là {1,2}, {2,4}, {3,6} ... {50,100}). Xác …
1
rằng có phân phối lệch chuẩn
Hãy để độc lập và . rằng có phân phối chuẩn và tìm các tham số của phân phối này.Y 2 ~ N ( μ 2 , σ 2 2 ) Y 1 + Y 2Y1∼SN(μ1,σ21,λ)Y1∼SN(μ1,σ12,λ)Y_1\sim SN(\mu_1,\sigma_1^2,\lambda)Y2∼N(μ2,σ22)Y2∼N(μ2,σ22)Y_2\sim N(\mu_2,\sigma_2^2)Y1+Y2Y1+Y2Y_1+Y_2 Vì các biến ngẫu nhiên là độc lập nên tôi đã cố …
1
Quy luật tổng thể triển khai / quy tắc tháp: Tại sao cả hai biến ngẫu nhiên phải đến từ cùng một không gian xác suất?
Tôi trích dẫn (nhấn mạnh của tôi) từ định nghĩa wikipedia : Mệnh đề trong lý thuyết xác suất được gọi là định luật tổng kỳ vọng, ..., nói rằng nếu X là biến ngẫu nhiên có thể tích hợp (nghĩa là biến ngẫu nhiên thỏa mãn E (| X …
3
Cách thực hiện SVD để áp đặt các giá trị bị thiếu, một ví dụ cụ thể
Tôi đã đọc những bình luận tuyệt vời về cách xử lý các giá trị bị thiếu trước khi áp dụng SVD, nhưng tôi muốn biết nó hoạt động như thế nào với một ví dụ đơn giản: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 …
8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 
1
Phỏng đoán liên quan đến Luật Kolmogorov 0-1 (cho các sự kiện)
Đặt là không gian xác suất. Phỏng đoán:(Ω,F,P)(Ω,F,P)(\Omega, \mathscr F, \mathbb P) Giả sử chúng ta có các sự kiện st , hoặc . tại một chuỗi các sự kiện độc lập stA1,A2,...A1,A2,...A_1, A_2, ...∀ A∈⋂nσ(An,An+1,...)∀ A∈⋂nσ(An,An+1,...)\forall \ A \in \bigcap_n \sigma(A_n, A_{n+1}, ...)P(A)=0P(A)=0P(A) = 0111B1,B2,...B1,B2,...B_1, B_2, ... τAn:=⋂nσ(An,An+1,...)=⋂nσ(Bn,Bn+1,...):=τBnτAn:=⋂nσ(An,An+1,...)=⋂nσ(Bn,Bn+1,...):=τBn\tau_{A_n} := …
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.