Pertanyaan yang diberi tag «conditional-probability»

Probabilitas bahwa suatu peristiwa A akan terjadi, ketika peristiwa lain B diketahui terjadi atau telah terjadi. Biasanya dilambangkan dengan P (A | B).



3
Contoh: regresi LASSO menggunakan glmnet untuk hasil biner
Saya mulai mencoba-coba penggunaan glmnetdengan LASSO Regression di mana hasil yang saya minati menjadi dikotomis. Saya telah membuat bingkai data mock kecil di bawah ini: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, …
78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

4
Bagaimana cara menghasilkan angka acak berkorelasi (diberikan berarti, varian dan tingkat korelasi)?
Maaf jika ini agak terlalu mendasar, tapi kurasa aku hanya ingin mengonfirmasi pengertian di sini. Saya merasa saya harus melakukan ini dalam dua langkah, dan saya mulai mencoba untuk mendapatkan matriks korelasi, tetapi itu baru mulai terlihat benar-benar terlibat. Saya mencari penjelasan singkat (idealnya dengan petunjuk menuju solusi pseudocode) tentang …

3
Generalisasi Hukum Harapan Iterated
Saya baru-baru ini menemukan identitas ini: E[E(Y|X,Z)|X]=E[Y|X]E[E(Y|X,Z)|X]=E[Y|X]E \left[ E \left(Y|X,Z \right) |X \right] =E \left[Y | X \right] Saya tentu saja akrab dengan versi sederhana dari aturan itu, yaitu bahwa tetapi saya tidak dapat menemukan pembenaran untuk generalisasi.E[E(Y|X)]=E(Y)E[E(Y|X)]=E(Y)E \left[ E \left(Y|X \right) \right]=E \left(Y\right) Saya akan berterima kasih jika seseorang …

8
Berapa probabilitas orang ini adalah wanita?
Ada seseorang di balik tirai - saya tidak tahu apakah orang itu perempuan atau laki-laki. Saya tahu orang itu memiliki rambut panjang, dan 90% dari semua orang dengan rambut panjang adalah perempuan Saya tahu orang tersebut memiliki tipe darah AX3 yang langka, dan bahwa 80% dari semua orang dengan tipe …

13
Apa intuisi di balik rumus untuk probabilitas bersyarat?
Rumus untuk probabilitas bersyarat dari terjadi mengingat bahwa telah terjadi adalah:B P ( AAA\text{A}BB\text{B}P(A | B)=P(A∩B)P(B).P(A | B)=P(A∩B)P(B). P\left(\text{A}~\middle|~\text{B}\right)=\frac{P\left(\text{A} \cap \text{B}\right)}{P\left(\text{B}\right)}. Buku teks saya menjelaskan intuisi di balik ini dalam hal diagram Venn. Mengingat bahwa telah terjadi, satu-satunya cara untuk terjadi adalah untuk peristiwa jatuh di persimpangan dan .A A …

3
R: Random Forest melemparkan NaN / Inf dalam kesalahan "panggilan fungsi asing" meskipun tidak ada dataset NaN [ditutup]
Tutup. Pertanyaan ini di luar topik . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga sesuai topik untuk Cross Validated. Ditutup 2 tahun yang lalu . Saya menggunakan tanda sisipan untuk menjalankan hutan acak lintas divalidasi atas dataset. Variabel Y adalah faktor. Tidak ada NaN, Inf, …


5
Entri Wikipedia tentang kemungkinan nampak ambigu
Saya punya pertanyaan sederhana tentang "probabilitas bersyarat" dan "Kemungkinan". (Saya sudah mensurvei pertanyaan ini di sini tetapi tidak berhasil.) Itu dimulai dari halaman Wikipedia tentang kemungkinan . Mereka mengatakan ini: The kemungkinan dari seperangkat nilai-nilai parameter, , mengingat hasil , sama dengan probabilitas yang hasil yang diamati diberikan nilai-nilai parameter, …

2
Paradoks data iid (setidaknya untuk saya)
Sejauh pengetahuan agregat (dan kelangkaan) saya tentang statistik memungkinkan, saya mengerti bahwa jika adalah variabel acak iid, maka sebagaimana istilah tersebut menyiratkan bahwa keduanya independen dan terdistribusi secara identik.X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1, X_2,..., X_n Perhatian saya di sini adalah properti mantan sampel iid, yang berbunyi: p(Xn|Xi1,Xi2,...,Xik)=p(Xn),p(Xn|Xi1,Xi2,...,Xik)=p(Xn),p(X_{n}|X_{i_1},X_{i_2},...,X_{i_k}) = p(X_{n}), untuk setiap koleksi 's st …

4
Masalah Monty Hall dengan Monty Fallible
Monty memiliki pengetahuan sempurna tentang apakah Pintu memiliki kambing di belakangnya (atau kosong). Fakta ini memungkinkan Player untuk Menggandakan tingkat keberhasilannya dari waktu ke waktu dengan mengalihkan "tebakan" ke Pintu lainnya. Bagaimana jika pengetahuan Monty kurang sempurna? Bagaimana jika Hadiah terkadang benar-benar ada di Pintu yang sama dengan Kambing? Tetapi …


3
Apakah ada perbedaan antara Frequentist dan Bayesian pada definisi Kemungkinan?
Beberapa sumber mengatakan fungsi kemungkinan bukan probabilitas kondisional, beberapa mengatakan itu. Ini sangat membingungkan saya. Menurut sebagian besar sumber yang saya lihat, kemungkinan distribusi dengan parameter θθ\theta , harus merupakan produk dari fungsi massa probabilitas yang diberikansampel:x innnxsayaxsayax_i L(θ)=L(x1,x2,...,xn;θ)=∏i=1np(xi;θ)L(θ)=L(x1,x2,...,xn;θ)=∏i=1np(xi;θ)L(\theta) = L(x_1,x_2,...,x_n;\theta) = \prod_{i=1}^n p(x_i;\theta) Misalnya dalam Regresi Logistik, kami menggunakan …


Dengan menggunakan situs kami, Anda mengakui telah membaca dan memahami Kebijakan Cookie dan Kebijakan Privasi kami.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.