Câu hỏi được gắn thẻ «self-study»

Đặt là một mẫu ngẫu nhiên từ phân phối gamma .G một m m một ( α , β )X1,...,XnX1,...,XnX_1,...,X_nGamma(α,β)Gamma(α,β)\mathrm{Gamma}\left(\alpha,\beta\right) Đặt và lần lượt là trung bình mẫu và phương sai mẫu. S2X¯X¯\bar{X}S2S2S^2 Sau đó chứng minh hoặc chứng minh rằng và là độc lập. S2/ ˉ X 2X¯X¯\bar{X}S2/X¯2S2/X¯2S^2/\bar{X}^2 Cố …

9 self-study  distributions  independence  gamma-distribution 

Nếu , hãy tìm phân phối của .X∼C(0,1)X∼C(0,1)X\sim\mathcal C(0,1)Y=2X1−X2Y=2X1−X2Y=\frac{2X}{1-X^2} Chúng ta cóFY(y)=Pr(Y≤y)FY(y)=Pr(Y≤y)F_Y(y)=\mathrm{Pr}(Y\le y) =Pr(2X1−X2≤y)=Pr(2X1−X2≤y)\qquad\qquad\qquad=\mathrm{Pr}\left(\frac{2X}{1-X^2}\le y\right) =⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪Pr(X∈(−∞,−1−1+y2√y])+Pr(X∈(−1,−1+1+y2√y]),ify&gt;0Pr(X∈(−1,−1+1+y2√y])+Pr(X∈(1,−1−1+y2√y]),ify&lt;0={Pr(X∈(−∞,−1−1+y2y])+Pr(X∈(−1,−1+1+y2y]),ify&gt;0Pr(X∈(−1,−1+1+y2y])+Pr(X∈(1,−1−1+y2y]),ify&lt;0\qquad\qquad=\begin{cases} \mathrm{Pr}\left(X\in\left(-\infty,\frac{-1-\sqrt{1+y^2}}{y}\right]\right)+\mathrm{Pr}\left(X\in\left(-1,\frac{-1+\sqrt{1+y^2}}{y}\right]\right),\text{if}\quad y>0\\ \mathrm{Pr}\left(X\in\left(-1,\frac{-1+\sqrt{1+y^2}}{y}\right]\right)+\mathrm{Pr}\left(X\in\left(1,\frac{-1-\sqrt{1+y^2}}{y}\right]\right),\text{if}\quad y<0 \end{cases} Tôi tự hỏi nếu phân biệt trường hợp trên là chính xác hay không. Mặt khác, sau đây có vẻ là một phương pháp đơn giản hơn: Chúng ta …

9 self-study  distributions  mathematical-statistics  random-variable 

Vì vậy, tôi đã có một bài kiểm tra xác suất và tôi thực sự không thể trả lời câu hỏi này. Nó chỉ hỏi một cái gì đó như thế này: XXXXXX ⩾⩾\geqslant 000E(X2)3E(X2)3E(X^2)^3E(X3)2E(X3)2E(X^3)^2 Điều duy nhất tôi có thể nghĩ là Bất bình đẳng của Jensen, nhưng tôi …

9 probability  self-study  probability-inequalities 

Casella và Berger nêu tài sản bất biến của công cụ ước tính ML như sau: Tuy nhiên, đối với tôi, dường như họ định nghĩa "khả năng" của theo cách hoàn toàn phi lý và vô nghĩa:ηη\eta Nếu tôi áp dụng các quy tắc cơ bản của lý thuyết …

9 self-study  bayesian  maximum-likelihood  frequentist  invariance 

Ví dụ: Tôi có một câu trong mô tả công việc: "Kỹ sư cao cấp Java ở Anh". Tôi muốn sử dụng một mô hình học tập sâu để dự đoán nó thành 2 loại: English và IT jobs. Nếu tôi sử dụng mô hình phân loại truyền thống, nó …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

Làm thế nào để bạn giải thích một đường cong sống sót từ mô hình nguy cơ tỷ lệ cox? Trong ví dụ về đồ chơi này, giả sử chúng ta có mô hình nguy hiểm theo tỷ lệ cox trên agebiến trong kidneydữ liệu và tạo đường cong sinh …

9 r  survival  cox-model  likelihood  machine-learning  deep-learning  generative-models  machine-learning  reinforcement-learning  q-learning  regression  multicollinearity  convergence  beta-distribution  bernoulli-distribution  machine-learning  self-study  pattern-recognition  neural-networks  stochastic-processes  linear 

Trong Kinh tế lượng giới thiệu của Wooldridge có một câu trích dẫn: Đối số biện minh cho phân phối bình thường cho các lỗi thường chạy một cái gì đó như thế này: bởi vì uuu là tổng của nhiều yếu tố không quan sát khác nhau ảnh hưởng …

9 self-study  linear-model  econometrics  normality-assumption  central-limit-theorem 

Tôi đang giải quyết các vấn đề trong bài tập viết sâu của lớp học NLP Stanford http://cs224d.stanford.edu/assocate1/assocate1_soln Tôi đang cố gắng để hiểu câu trả lời cho 3a nơi họ đang tìm kiếm đạo hàm cho vectơ cho từ trung tâm. Giả sử bạn được cung cấp một vectơ …

9 self-study  neural-networks  backpropagation  word2vec 

Số vụ tai nạn mỗi ngày là biến ngẫu nhiên Poisson với tham số , trong 10 ngày được chọn ngẫu nhiên, số vụ tai nạn được quan sát là 1,0,1,1,2,0,2,0,0,1, điều gì sẽ xảy ra là một công cụ ước tính không thiên vị của ?λλ\lambdaeλeλe^{\lambda} Tôi đã cố …

9 self-study  estimation  poisson-distribution 

Hãy xem xét tổn thất bậc hai , với trước đó là trong đó . Đặt khả năng. Tìm công cụ ước tính Bayes .L ( θ , δ) = ( Θ - δ)2L(θ,δ)= =(θ-δ)2L(\theta,\delta)=(\theta-\delta)^2π( θ )π(θ)\pi(\theta)π( Θ ) ~ U( 0 , 1 / 2 )π(θ)~Bạn(0,1/2)\pi(\theta)\sim U(0,1/2)f( x | …

9 self-study  bayesian  estimation  hierarchical-bayesian  loss-functions 

Câu hỏi dựa trên bài báo có tiêu đề: Tái tạo hình ảnh trong chụp cắt lớp quang học khuếch tán bằng mô hình khuếch tán vận chuyển bức xạ kết hợp Liên kết tải xuống Các tác giả áp dụng thuật toán EM với độ chính thưa của của …

9 self-study  bayesian  maximum-likelihood  expectation-maximization  moving-average 

Giả sử các biến ngẫu nhiên và là độc lập và phân phối . rằng có \ phân phối văn bản {Exp} (1) .X1,...,XnX1,...,XnX_1, ... , X_nY1,...,YnY1,...,YnY_1, ..., Y_nU(0,a)U(0,a)U(0,a)Zn=nlogmax(Y(n),X(n))min(Y(n),X(n))Zn=nlog⁡max(Y(n),X(n))min(Y(n),X(n))Z_n= n\log\frac{\max(Y_{(n)},X_{(n)})}{\min(Y_{(n)},X_{(n)})}Exp(1)Exp(1)\text{Exp}(1) Tôi đã bắt đầu vấn đề này bằng cách đặt {X1,...,Xn,Y1,...Yn}={Z1,...,Zn}{X1,...,Xn,Y1,...Yn}={Z1,...,Zn}\{X_1,...,X_n,Y_1,...Y_n\} = \{Z_1,...,Z_n\} Sau đó, max(Yn,Xn)=Z(2n)max(Yn,Xn)=Z(2n)\max(Y_n,X_n)= Z_{(2n)} sẽ được phân …

9 self-study  data-transformation  order-statistics 

Đây thực sự là một trong những vấn đề trong phiên bản thứ 4 Kinh tế cơ bản của Gujarati (Q3.11) và nói rằng hệ số tương quan là bất biến đối với sự thay đổi của nguồn gốc và tỷ lệ, đó là trong đó , , , là …

9 self-study  correlation  linear-algebra  mathematical-statistics 

Tôi đã cố gắng thiết lập sự bất bình đẳng |Ti|=∣∣Xi−X¯∣∣S≤n−1n−−√|Ti|=|Xi−X¯|S≤n−1n\left| T_i \right|=\frac{\left|X_i -\bar{X} \right|}{S} \leq\frac{n-1}{\sqrt{n}} Trong đó là giá trị trung bình mẫu và là độ lệch chuẩn của mẫu, đó là .X¯X¯\bar{X}SSSS=∑ni=1(Xi−X¯)2n−1−−−−−−−−−√S=∑i=1n(Xi−X¯)2n−1S=\sqrt{\frac{\sum_{i=1}^n \left( X_i -\bar{X} \right)^2}{n-1}} Dễ dàng thấy rằng và vì vậy nhưng điều này không gần …

9 self-study  descriptive-statistics  bounds 

Tôi đang đọc mục Wikipedia hữu ích về tăng cường độ dốc ( https://en.wikipedia.org/wiki/Gradient_boosting ) và cố gắng hiểu làm thế nào / tại sao chúng ta có thể ước chừng số dư bằng bước xuống dốc nhất (còn được gọi là giả độ dốc ). Bất cứ ai có …

9 self-study  gradient-descent