Pertanyaan yang diberi tag «conditional-probability»

Ketika mempelajari pemilihan kovarians, saya pernah membaca contoh berikut. Sehubungan dengan model berikut: Matriks kovariansnya dan matriks kovarians terbalik diberikan sebagai berikut, Saya tidak mengerti mengapa independensi dan diputuskan oleh kovarians terbalik di sini?yxxxyyy Apa logika matematika yang mendasari hubungan ini? Juga, grafik sebelah kiri pada gambar berikut diklaim untuk …

10 machine-learning  bayesian  conditional-probability  covariance  graphical-model 

Ditutup . Pertanyaan ini membutuhkan detail atau kejelasan . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Tambahkan detail dan jelaskan masalahnya dengan mengedit posting ini . Ditutup 2 tahun yang lalu . Saya membaca Luce (1959) . Kemudian saya menemukan pernyataan ini: Ketika seseorang memilih di antara alternatif, …

10 probability  logistic  self-study  conditional-probability  multinomial 

Saya ingin tahu bagaimana menginterpretasikan plot kepadatan kondisional dengan benar. Saya telah memasukkan dua di bawah ini yang saya buat di R dengan cdplot. Misalnya, apakah probabilitas Hasil sama dengan 1 ketika Var 1 150 kira-kira 80%? Area abu-abu gelap adalah yang merupakan probabilitas kondisional Resultmakhluk yang sama dengan 1, …

10 r  data-visualization  interpretation  conditional-probability  pdf 

Katakanlah saya melakukan 10.000 keping koin. Saya ingin tahu probabilitas berapa banyak flip yang diperlukan untuk mendapatkan 4 atau lebih berturut-turut berturut-turut. Hitungan akan berfungsi sebagai berikut, Anda akan menghitung satu putaran flips berturut-turut hanya kepala (4 kepala atau lebih). Ketika sebuah ekor menyentuh dan mematahkan garis-garis kepala, hitungan akan …

10 probability  distributions  self-study  conditional-probability 

Ketika melatih model parameter (misalnya untuk memaksimalkan kemungkinan) melalui penurunan gradien stokastik pada beberapa set data, umumnya diasumsikan bahwa sampel pelatihan diambil di awal dari distribusi data pelatihan. Jadi, jika tujuannya adalah untuk memodelkan distribusi bersama , maka setiap sampel pelatihan harus diambil iid dari distribusi itu.P(X,Y)P(X,Y)P(X,Y)(xi,yi)(xi,yi)(x_i,y_i) Jika tujuannya adalah …

10 machine-learning  conditional-probability  reinforcement-learning  gradient-descent 

Jika pernah ada kasus di mana ini menjadi jelas adalah dengan masalah Monty Hall. Bahkan Paul Erdos yang hebat pun tertipu oleh masalah ini. Pertanyaan saya yang mungkin sulit dijawab adalah tentang probabilitasnya sehingga kita bisa begitu yakin dengan jawaban yang kita peroleh dengan argumen intuisi dan salah. Hukum Benford …

10 probability  conditional-probability  paradox  heuristic 

Saya bertanya-tanya apakah probabilitas bersyarat itu unik bagi Bayesianisme, atau apakah probabilitas lebih merupakan konsep umum yang dibagi di antara beberapa aliran pemikiran di antara orang-orang yang memiliki statistik / probabilitas. Saya agak berasumsi, karena saya berasumsi bahwa tidak ada yang bisa agak masuk akal, jadi saya pikir frequentist setidaknya …

10 bayesian  conditional-probability 

Pertama, izinkan saya mengakui di muka bahwa saya tidak terlalu mahir dalam statistik dan matematika seperti yang saya inginkan. Beberapa orang mungkin mengatakan memiliki pengetahuan yang cukup untuk menjadi berbahaya. : DI saya minta maaf jika saya tidak menggunakan terminologi dengan benar. Saya mencoba memodelkan probabilitas transisi sistem dari satu …

10 markov-process  conditional-probability 

Ada banyak pertanyaan (seperti ini ) tentang beberapa ambiguitas dengan formula Bayes dalam kasus berkelanjutan. p ( θ | x ) =p(x|θ)⋅p(θ)p(x)p(θ|x)=p(x|θ)⋅p(θ)p(x)p(\theta | x) = \frac{p(x | \theta) \cdot p(\theta)}{p(x)} Sering kali, kebingungan timbul dari kenyataan bahwa definisi distribusi bersyarat dijelaskan sebagai menjadi fungsi diberikan tetap .f(variable|parameter)f(variable|parameter)f(variable | parameter) fffv …

10 distributions  bayesian  conditional-probability  likelihood 

Saya mencoba untuk mendapatkan intuisi yang lebih jelas: "Jika membuat lebih mungkin maka membuat lebih mungkin" yaituSEBUAHAABBBBBBSEBUAHAA Misalkan menunjukkan ukuran ruang di mana dan beradan ( S)n(S)n(S)SEBUAHAABBB Klaim: soP( B | A ) > P( B )P(B|A)>P(B)P(B|A)>P(B)n ( A B ) / n ( A ) > n ( B …

9 probability  inference  conditional-probability  intuition  association-measure 

Misalkan kita ingin menghitung beberapa harapan: EYEX| Y[ f( X, Y) ]EYEX|Y[f(X,Y)]E_YE_{X|Y}[f(X,Y)] Misalkan kita ingin memperkirakan ini menggunakan simulasi Monte Carlo. EYEX| Y[ f( X, Y) ] ≈ 1R S∑r = 1R∑s = 1Sf( xr , s, yr)EYEX|Y[f(X,Y)]≈1RS∑r=1R∑s=1Sf(xr,s,yr)E_YE_{X|Y}[f(X,Y)] \approx \frac1{RS}\sum_{r=1}^R\sum_{s=1}^Sf(x^{r,s},y^r) TAPI kira itu mahal untuk menarik sampel dari kedua distribusi, …

9 optimization  conditional-probability  simulation  expected-value  monte-carlo 

Mengingat bahwa , distr kondisional. dari adalah . memiliki distr marjinal. Poisson ( ), adalah konstanta positif.Y χ 2 ( 2 n ) N q qN=nN=nN = nYYYχ2(2n)χ2(2n)\chi ^2(2n)NNNθθ\thetaθθ\theta Tunjukkan bahwa, sebagai , dalam distribusi.( Y - E ( Y ) ) / √θ→∞θ→∞\theta \rightarrow \infty (Y−E(Y))/Var(Y)−−−−−−√→N(0,1) (Y−E(Y))/Var⁡(Y)→N(0,1)\space \space (Y …

9 self-study  poisson-distribution  conditional-probability  convergence  central-limit-theorem 

Dalam makalah asli pLSA penulis, Thomas Hoffman, menggambar paralel antara struktur data pLSA dan LSA yang ingin saya diskusikan dengan Anda. Latar Belakang: Mengambil inspirasi Pengambilan Informasi misalkan kita memiliki koleksi dokumen dan kosakata istilahNNND={d1,d2,....,dN}D={d1,d2,....,dN}D = \lbrace d_1, d_2, ...., d_N \rbraceMMMΩ={ω1,ω2,...,ωM}Ω={ω1,ω2,...,ωM}\Omega = \lbrace \omega_1, \omega_2, ..., \omega_M \rbrace Sebuah …

9 machine-learning  conditional-probability  svd  information-retrieval  lsa 

Misalkan saya punya satu sampel frekuensi dari 4 peristiwa yang mungkin: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 dan saya memiliki probabilitas yang diharapkan dari peristiwa saya terjadi: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Dengan jumlah frekuensi yang diamati …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

Saya tahu apa itu distribusi probabilitas bersyarat. Tapi apa probabilitas kondisional penuh penuh ?

9 probability  conditional-probability