Pertanyaan yang diberi tag «probability»

Saat ini saya bekerja sebagai asisten pengajar di universitas saya, dalam kursus statistik pengantar (untuk mahasiswa kedokteran). Offline, ada banyak buku yang tersedia dengan informasi untuk membantu guru. Namun, yang saya tertarik ketahui adalah apakah Anda dapat mengarahkan saya ke sumber daya (baik) yang menyediakan latihan (dengan solusi) dalam statistik, …

13 probability  references  inference  descriptive-statistics  teaching 

Saya baru-baru ini belajar tentang aturan penilaian yang tepat untuk pengklasifikasi probabilistik. Beberapa utas di situs web ini telah menekankan bahwa akurasi adalah aturan penilaian yang tidak tepat dan tidak boleh digunakan untuk mengevaluasi kualitas prediksi yang dihasilkan oleh model probabilistik seperti regresi logistik. Namun, beberapa makalah akademis yang saya …

13 probability  accuracy  scoring-rules 

Katakanlah saya menghitung ketinggian (dalam cm) dan angkanya harus lebih tinggi dari nol. Berikut daftar sampelnya: 0.77132064 0.02075195 0.63364823 0.74880388 0.49850701 0.22479665 0.19806286 0.76053071 0.16911084 0.08833981 Mean: 0.41138725956196015 Std: 0.2860541519582141 Dalam contoh ini, menurut distribusi normal, 99,7% dari nilai harus antara ± 3 kali standar deviasi dari rata-rata. Namun, bahkan …

13 probability  mathematical-statistics  normal-distribution  standard-deviation 

Saya agak baru di bidang proses Gaussian dan bagaimana mereka diterapkan dalam pembelajaran mesin. Saya terus membaca dan mendengar tentang fungsi kovarian yang menjadi daya tarik utama dari metode ini. Jadi, adakah yang bisa menjelaskan secara intuitif apa yang terjadi dalam fungsi kovarian ini? Kalau tidak, jika Anda bisa menunjukkan …

13 machine-learning  probability  bayesian 

Dalam komentar yang mengikuti jawaban saya untuk pertanyaan terkait, Pengguna ssdecontrol dan Glen_b bertanya apakah normalitas gabungan dan diperlukan untuk menyatakan normalitas jumlah X + Y ? Normalitas sendi itu sudah cukup , tentu saja, sudah terkenal. Pertanyaan tambahan ini tidak dibahas di sana, dan mungkin layak dipertimbangkan sendiri.XXXYYYX+YX+YX+Y Karena …

13 probability  normal-distribution  distributions  bivariate  multivariate-normal 

Saya mencoba memahami logika di balik uji chi-squared. Tes Chi-squared adalah . kemudian dibandingkan dengan distribusi Chi-kuadrat untuk mengetahui nilai p.untuk menolak atau tidak hipotesis nol. : pengamatan berasal dari distribusi yang kami gunakan untuk menciptakan nilai yang kami harapkan. Sebagai contoh, kita bisa menguji apakah probabilitas untuk mendapatkan diberikan …

13 probability  distributions  normal-distribution  mathematical-statistics  chi-squared 

Saya ditanya pertanyaan ini dengan dalam sebuah wawancara. Apakah ada jawaban yang "benar"?( n , k ) = ( 400 , 220 )(n,k)=(400,220)(n, k) = (400, 220) Asumsikan lemparannya iid dan probabilitas kepala adalah . Distribusi jumlah head dalam 400 kali lemparan harus dekat dengan Normal (200, 10 ^ 2), …

13 probability  hypothesis-testing  self-study  prior 

Misalkan kita memiliki dua vektor variabel acak, keduanya normal, yaitu dan Y ∼ N ( μ Y , Σ Y ) . Kami tertarik pada distribusi kombinasi linear mereka Z = A X + B Y + C , di mana A dan B adalah matriks, C adalah vektor. Jika …

13 probability  normal-distribution  multinomial 

Saya tahu bahwa untuk variabel kontinu .P[X=x]=0P[X=x]=0P[X=x]=0 Tetapi saya tidak dapat memvisualisasikan bahwa jika , ada kemungkinan tak terhingga . Dan juga mengapa probabilitas mereka menjadi sangat kecil?xP[X=x]=0P[X=x]=0P[X=x]=0xxx

13 probability  self-study  references  continuous-data 

Saya sedang mempelajari pembelajaran mesin dan setiap buku yang saya buka saya menabrak distribusi chi-squared, fungsi gamma, distribusi-t, Gaussian, dll. Setiap buku yang saya buka sejauh ini hanya mendefinisikan apa distribusinya: mereka tidak menjelaskan atau memberikan intuisi dari mana formula khusus untuk fungsi berasal. Sebagai contoh, mengapa distribusi chi-square seperti …

13 probability  distributions  mathematical-statistics  references 

Dalam buku "Limit Theorems of Probability Theory" oleh Valentin V. Petrov, saya melihat perbedaan antara definisi distribusi yang "berkelanjutan" dan "benar-benar berkelanjutan", yang dinyatakan sebagai berikut: X P ( X ∈ B ) = 0 B P ( X ∈ B ) = 0 B(∗)(∗)(*) "... Distribusi variabel acak dikatakan …

13 probability  distributions  random-variable 

The Halmos-Savage Teorema mengatakan bahwa untuk model statistik didominasi (Ω,A,P)(Ω,A,P)(\Omega, \mathscr A, \mathscr P) statistik T:(Ω,A,P)→(Ω′,A′)T:(Ω,A,P)→(Ω′,A′)T: (\Omega, \mathscr A, \mathscr P)\to(\Omega', \mathscr A') adalah cukup jika (dan hanya jika) untuk semua {P∈P}{P∈P}\{P \in \mathscr{P} \} ada TTT versi yang dapat diukur dari turunan Radon Nikodym dPdP∗dPdP∗\frac{dP}{dP*} manadP∗dP∗dP*adalah ukuran istimewa sehinggaP∗=∑∞i=1PiciP∗=∑i=1∞PiciP*=\sum_{i=1}^\infty …

12 probability  mathematical-statistics  intuition  measure-theory 

Masalah berikut telah diposting di Halaman Facebook Mensa International: \quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad Posting itu sendiri menerima 1000+ komentar tetapi saya tidak akan membahas detail tentang perdebatan di sana karena saya tahu ini adalah paradoks kotak Bertrand dan jawabannya adalah . Apa yang membuat saya tertarik di sini adalah bagaimana seseorang menjawab masalah …

12 r  probability  simulation  monte-carlo  paradox 

Cara membuat contoh distribusi probabilitas yang memegang berlaku, dengan asumsi ?E(1X)=1E(X)E(1X)=1E(X)\mathbb{E}\left(\frac{1}{X}\right)=\frac{1}{\mathbb{E}(X)}P(X≠0)=1P(X≠0)=1\mathbb{P}(X\ne0)=1 Ketidaksetaraan yang mengikuti dari ketidaksetaraan Jensen untuk RV bernilai positif adalah seperti (ketimpangan terbalik jika ). Ini karena pemetaan adalah cembung untuk dan cekung untuk . Setelah kondisi kesetaraan dalam ketidaksetaraan Jensen, saya kira distribusinya harus merosot agar kesetaraan …

12 probability  distributions  random-variable  expected-value 

Kompetisi Kaggle menentukan peringkat akhir berdasarkan set tes yang diadakan. Satu set tes yang diadakan adalah sampel; mungkin tidak mewakili populasi yang dimodelkan. Karena setiap pengiriman seperti hipotesis, algoritme yang memenangkan kompetisi mungkin saja, secara kebetulan, akhirnya cocok dengan set tes yang lebih baik daripada yang lain. Dengan kata lain, …

12 machine-learning  probability  hypothesis-testing  sample  kaggle