Pertanyaan yang diberi tag «probability»

Bisakah kita mengartikan probabilitas posterior yang diperoleh dari classifier yang menghasilkan nilai kelas yang diprediksi dan probabilitas (misalnya, regresi logistik atau Naif Bayes) sebagai semacam skor kepercayaan yang ditugaskan untuk nilai kelas yang diprediksi?

12 probability  logistic  naive-bayes 

Saya memiliki fungsi probabilitas berikut: Prob=11+e−zProb=11+e−z\text{Prob} = \frac{1}{1 + e^{-z}} dimana z=B0+B1X1+⋯+BnXn.z=B0+B1X1+⋯+BnXn.z = B_0 + B_1X_1 + \dots + B_nX_n. Model saya terlihat seperti Pr(Y=1)=11+exp(−[−3.92+0.014×(bid)])Pr(Y=1)=11+exp⁡(−[−3.92+0.014×(bid)])\Pr(Y=1) = \frac{1}{1 + \exp\left(-[-3.92 + 0.014\times(\text{bid})]\right)} Ini divisualisasikan melalui kurva probabilitas yang terlihat seperti yang di bawah ini. Saya sedang mempertimbangkan menambahkan beberapa variabel ke …

12 r  probability  data-visualization  logistic 

Apakah ada distribusi hanya positif sehingga perbedaan dari dua sampel independen dari distribusi ini terdistribusi secara normal? Jika demikian, apakah itu memiliki bentuk yang sederhana?

12 distributions  probability 

Misalkan kita memiliki set (terukur dan berperilaku baik) set , di mana kompak. Selain itu, misalkan kita dapat mengambil sampel dari distribusi seragam di atas wrt ukuran Lebesgue dan kita tahu ukuran . Misalnya, mungkin adalah kotak yang mengandung .S⊆B⊂RnS⊆B⊂RnS\subseteq B\subset\mathbb R^nBBBBBBλ(⋅)λ(⋅)\lambda(\cdot)λ(B)λ(B)\lambda(B)BBB[−c,c]n[−c,c]n[-c,c]^nSSS Untuk tetap , apakah ada cara sederhana yang …

12 probability  monte-carlo  unbiased-estimator  measure-theory 

Saya sedang memikirkan arti keluarga skala lokasi. Pemahaman saya adalah bahwa untuk setiap anggota keluarga skala lokasi dengan parameter lokasi dan skala, maka distribusi tidak tergantung dari parameter apapun dan itu sama untuk setiap milik keluarga itu.a b Z = ( X - a ) / b XXXXSebuahaabbbZ= ( X- …

12 probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  moments 

Buku Bayesian karya Kruschke mengatakan, mengenai penggunaan distribusi beta untuk membalik koin, Misalnya, jika kita tidak memiliki pengetahuan sebelumnya selain pengetahuan bahwa koin memiliki sisi kepala dan sisi ekor, itu sama dengan sebelumnya mengamati satu kepala dan satu ekor, yang sesuai dengan a = 1 dan b = 1. Mengapa …

12 probability  bayesian  beta-distribution 

Latar belakang saya adalah ilmu komputer. Saya cukup baru dalam metode pengambilan sampel monte carlo dan, walaupun saya mengerti matematika, saya kesulitan menemukan contoh-contoh intuitif untuk sampling penting. Lebih tepatnya, dapatkah seseorang memberikan contoh: distribusi asli yang tidak dapat diambil sampelnya tetapi seseorang dapat memperkirakan distribusi penting yang dapat diambil …

12 probability  distributions  sampling  importance-sampling 

Misalkan saya memiliki fungsi menghasilkan momen bersama untuk distribusi bersama dengan CDF . Apakah keduanya merupakan kondisi yang diperlukan dan cukup untuk independensi dan ? Saya memeriksa beberapa buku teks, yang hanya menyebutkan keperluan:F X , Y ( x , y ) M X , Y ( s , t …

12 probability  independence  joint-distribution  mgf 

Saya kira saya memahami persamaan kondisi keseimbangan terperinci, yang menyatakan bahwa untuk probabilitas transisi dan distribusi stasioner , Rantai Markov memenuhi keseimbangan terperinci jikaπ q ( x | y ) π ( y ) = q ( y | x ) π ( x ) ,qqqππ\piq( x | y) π( …

12 probability  mcmc  markov-process 

Dalam Pengenalan Pola Bishop dan Pembelajaran Mesin saya membaca yang berikut, tepat setelah kerapatan probabilitas diperkenalkan:p ( x ∈ ( a , b ) ) = ∫bSebuahp ( x ) d xp(x∈(a,b))=∫abp(x)dxp(x\in(a,b))=\int_a^bp(x)\textrm{d}x Di bawah perubahan variabel nonlinier, kepadatan probabilitas berubah secara berbeda dari fungsi sederhana, karena faktor Jacobian. Sebagai contoh, …

12 machine-learning  probability 

Bagaimana cara menentukan distribusi variabel acak sedemikian sehingga undian dari Y memiliki korelasi ρ dengan x 1 , di mana x 1 adalah undian tunggal dari distribusi dengan fungsi distribusi kumulatif F X ( x ) ? YYYYYYρρ\rhox1x1x_1x1x1x_1FX(x)FX(x)F_{X}(x)

12 distributions  probability  correlation  random-variable  conditional-probability 

Saya tahu bahwa kesalahan Tipe II adalah di mana H1 benar, tetapi H0 tidak ditolak. Pertanyaan Bagaimana cara menghitung probabilitas kesalahan Tipe II yang melibatkan distribusi normal, di mana standar deviasi diketahui?

12 probability  power-analysis  type-i-and-ii-errors 

Ketika kita menghitung standard error dari koefisien regresi, kita tidak memperhitungkan keacakan dalam desain matriks XXX . Dalam OLS misalnya, kita menghitung var(β^)var(β^)\text{var}(\hat{\beta}) sebagai var((XTX)−1XTY)=σ2(XTX)−1var((XTX)-1XTY)=σ2(XTX)-1\text{var}((X^TX)^{-1}X^TY) = \sigma^2(X^TX)^{-1} Jika XXX dianggap acak, hukum varians total akan, dalam arti tertentu, menuntut kontribusi tambahan dari varian XXX juga. yaitu var(β^)=var(E(β^|X))+E(var(β^|X)).var(β^)=var(E(β^|X))+E(var(β^|X)).\text{var}(\hat{\beta}) = \text{var}(E(\hat{\beta}|X)) + …

11 regression  probability  variance  inference 

Latar belakang : Saya memiliki gelar PhD dalam psikologi sosial, di mana statistik teoretis dan matematika nyaris tidak tercakup dalam kursus kuantitatif saya. Melalui sarjana dan pascasarjana, saya diajar (seperti banyak dari Anda juga dalam ilmu sosial, mungkin) melalui kerangka kerja kerap kali "klasik". Sekarang, saya juga suka R dan …

11 probability  bayesian  simulation  monte-carlo  frequentist 

Misalkan menjadi urutan variabel acak yang didistribusikan secara independen dan identik dengan fungsi kepadatan probabilitas; Tunjukkan bahwaX1,X2,…X1,X2,…X_1,X_2,\ldotsf(x)={12x2e−x0if x>0;otherwise.f(x)={12x2e−xif x>0;0otherwise. f(x) = \left\{ \begin{array}{ll} \frac{1}{2}x^2 e^{-x} & \mbox{if $x>0$};\\ 0 & \mbox{otherwise}.\end{array} \right. limn→∞P[X1+X2+…+Xn≥3(n−n−−√)]≥12limn→∞P[X1+X2+…+Xn≥3(n−n)]≥12\lim_{n\to \infty} P[X_1+X_2+\ldots+X_n\ge 3(n-\sqrt{n})] \ge \frac{1}{2} Apa yang saya coba Pada pandangan pertama saya pikir itu harus menggunakan …

11 probability  self-study