Pertanyaan yang diberi tag «probability»

Saya memiliki serangkaian fungsi, masing-masing seharusnya mewakili kepadatan variabel acak di seluruh agen. Setiap fungsi juga memiliki domain, yang menggambarkan nilai variabel acak apa yang valid. Sekarang, jika saya ingat kelas statistik saya dengan benar, jika saya mengambil integral dari salah satu fungsi melintasi nilai-nilai yang dijelaskan oleh domain fungsi, …

10 distributions  probability 

Masalah Saya menulis fungsi R yang melakukan analisis Bayesian untuk memperkirakan kepadatan posterior yang diberikan informasi sebelumnya dan data. Saya ingin fungsi mengirim peringatan jika pengguna perlu mempertimbangkan kembali sebelumnya. Dalam pertanyaan ini, saya tertarik mempelajari cara mengevaluasi pendahuluan. Pertanyaan-pertanyaan sebelumnya telah membahas mekanisme menyatakan prior informasi (di sini dan …

10 distributions  probability  bayesian 

Saya memecahkan kubus Rubik sebagai hobi. Saya mencatat waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan kubus menggunakan beberapa perangkat lunak, dan sekarang saya memiliki data dari ribuan solusinya. Data pada dasarnya adalah daftar panjang angka yang mewakili waktu setiap pemecahan sekuensial mengambil (mis. 22.11, 20.66, 21.00, 18.74, ...) Waktu yang saya perlukan …

10 probability 

Peristiwa baru-baru ini di Jepang membuat saya berpikir tentang yang berikut ini. Pembangkit Nuklir biasanya dirancang untuk membatasi risiko kecelakaan serius menjadi 'probabilitas dasar desain' misalnya, misalnya, 10E-6 / tahun. Ini adalah kriteria untuk satu pabrik. Namun, ketika ada populasi ratusan reaktor, bagaimana kita menggabungkan probabilitas individu dari kecelakaan serius? …

10 probability 

Saya memiliki kumpulan data dengan banyak nol yang terlihat seperti ini: set.seed(1) x <- c(rlnorm(100),rep(0,50)) hist(x,probability=TRUE,breaks = 25) Saya ingin menggambar garis untuk kepadatannya, tetapi density()fungsinya menggunakan jendela bergerak yang menghitung nilai negatif x. lines(density(x), col = 'grey') Ada density(... from, to)argumen, tetapi ini tampaknya hanya memotong perhitungan, tidak mengubah …

10 r  probability  kde 

Dirichlet Pocess dan Gaussian Process sering disebut sebagai "distribusi atas fungsi" atau "distribusi atas distribusi". Dalam hal itu, dapatkah saya berbicara tentang kepadatan suatu fungsi di bawah GP? Yaitu, apakah Proses Gaussian atau Proses Dirichlet memiliki gagasan tentang kepadatan probabilitas? Jika tidak, bagaimana kita bisa menggunakan aturan Bayes untuk beralih …

10 machine-learning  probability  bayesian  nonparametric  nonparametric-bayes 

Saya telah belajar tentang regresi proses Gaussian dari video online dan catatan kuliah, pemahaman saya tentang hal itu adalah bahwa jika kita memiliki dataset dengan poin maka kita mengasumsikan data tersebut diambil sampel dari Gaussian multivariat multimariat. Jadi pertanyaan saya adalah dalam kasus di mana adalah 10 dari jutaan apakah …

10 machine-learning  probability  inference  gaussian-process  multivariate-regression 

Apakah ada definisi formal (matematis) tentang apa yang sering dipahami oleh para pengunjung di bawah '' probabilitas ''. Saya membaca bahwa ini adalah frekuensi relatif terjadinya '' dalam jangka panjang '', tetapi apakah ada cara formal untuk mendefinisikannya? Apakah ada referensi yang diketahui di mana saya dapat menemukan definisi itu? …

10 probability  frequentist  definition 

misalkan dan .W ∼ χ 2 ( s )Z∼N(0,1)Z∼N(0,1)Z \sim N(0,1)W∼χ2(s)W∼χ2(s)W \sim \chi^2(s) Jika dan didistribusikan secara independen maka variabel mengikuti distribusi dengan derajat kebebasan .W Y = ZZZZWWW tsY=ZW/s√Y=ZW/sY = \frac{Z}{\sqrt{W/s}}tttsss Saya mencari bukti dari fakta ini, sebuah referensi cukup baik jika Anda tidak ingin menuliskan argumen yang lengkap.

10 probability  distributions  references 

Kita katakan konvergen sepenuhnya ke jika untuk setiap .X ϵ &gt; 0 ∑ ∞ n = 1 P ( | X n - X | &gt; ϵ ) &lt; ∞X1, X2, ...X1,X2,…X_1, X_2, \ldotsXXXϵ &gt; 0ϵ&gt;0\epsilon>0 ∑∞n = 1P ( | Xn- X| &gt;ϵ)&lt;∞∑n=1∞P(|Xn−X|&gt;ϵ)&lt;∞\sum_{n=1}^\infty \text{P}\left(|X_n-X|>\epsilon\right) <\infty Dengan Borel, Cantelli's lemma …

10 probability  convergence 

Misalkan menjadi sampel acak dari distribusi untuk . Yaitu,X1,...,XnX1,...,Xn X_1, ...,X_nGeometric(θ)Geometric(θ)Geometric(\theta)0&lt;θ&lt;10&lt;θ&lt;10<\theta<1 pθ(x)=θ(1−θ)x−1I{1,2,...}(x)pθ(x)=θ(1−θ)x−1I{1,2,...}(x)p_{\theta}(x)=\theta(1-\theta)^{x-1} I_{\{1,2,...\}}(x) Temukan estimator yang tidak bias dengan varians minimum untukg(θ)=1θg(θ)=1θg(\theta)=\frac{1}{\theta} Usaha saya: Karena distribusi geometrik berasal dari keluarga eksponensial, statistik lengkap dan cukup untuk . Juga, jika adalah penduga untuk , itu tidak bias. Oleh karena itu, oleh …

10 probability  self-study  estimation  unbiased-estimator  exponential-family 

Berikut ini contohnya: Saya memiliki populasi 10.000 item. Setiap item memiliki id unik. Saya secara acak memilih 100 item dan mencatat id Saya memasukkan 100 item ke dalam populasi Saya secara acak mengambil 100 item lagi, mencatat id dan ganti. Secara total, saya ulangi sampling acak ini sebanyak 5 kali …

10 probability  hypergeometric 

Saya memiliki masalah berikut: Saya memiliki 100 item unik (n), dan saya memilih 43 (m) dari mereka satu per satu (dengan penggantian). Saya perlu menyelesaikan untuk jumlah uniques yang diharapkan (hanya dipilih sekali, k = 1), ganda (dipilih tepat dua kali k = 2), tripples (tepat k = 3), paha …

10 probability  expected-value  birthday-paradox 

Saya mencoba menyesuaikan model waktu-diskrit dalam R, tapi saya tidak yakin bagaimana melakukannya. Saya telah membaca bahwa Anda dapat mengatur variabel dependen dalam baris yang berbeda, satu untuk setiap pengamatan waktu, dan menggunakan glmfungsi dengan logit atau tautan cloglog. Dalam hal ini, saya memiliki tiga kolom: ID, Event(1 atau 0, …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

Saya membaca buku analisis deret waktu dan rumus untuk sampel autocovariance didefinisikan dalam buku ini sebagai: γˆ(h)=n−1∑t=1n−h(xt+h−x¯)(xt−x¯)γ^(h)=n−1∑t=1n−h(xt+h−x¯)(xt−x¯)\widehat{\gamma}(h) = n^{-1}\displaystyle\sum_{t=1}^{n-h}(x_{t+h}-\bar{x})(x_t-\bar{x}) denganuntuk . adalah mean.γˆ(−h)=γˆ(h)γ^(−h)=γ^(h)\widehat{\gamma}(-h) = \widehat{\gamma}(h)\;h=0,1,...,n−1h=0,1,...,n−1\;h = 0,1, ..., n-1x¯x¯\bar{x} Bisakah seseorang menjelaskan secara intuitif mengapa kita membagi jumlah dengan dan bukan dengan ? Buku ini menjelaskan bahwa ini adalah karena …

10 time-series  probability  mathematical-statistics