Perguntas com a marcação «conditional-probability»

Eu recebi esta pergunta durante uma entrevista com a Amazon: 50% de todas as pessoas que recebem uma primeira entrevista recebem uma segunda entrevista 95% dos seus amigos que receberam uma segunda entrevista acharam que tinham uma boa primeira entrevista 75% dos seus amigos que NÃO fizeram uma segunda entrevista …

139 probability  conditional-probability 

Temos um vetor normal multivariado . Considere particionar e {\ boldsymbol Y} em \ boldsymbol \ mu = \ begin {bmatrix} \ boldsymbol \ mu_1 \\ \ boldsymbol \ mu_2 \ end {bmatrix} {\ boldsymbol Y} = \ begin {bmatrix} { \ boldsymbol y} _1 \\ {\ boldsymbol y} _2 …

114 normal-distribution  conditional-probability 

Estou começando a se envolver com o uso de glmnetcom LASSO Regressão onde meu desfecho de interesse é dicotômica. Criei um pequeno quadro de dados simulado abaixo: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p …

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 

Sinto muito se isso parece um pouco básico, mas acho que estou apenas tentando confirmar o entendimento aqui. Tenho a sensação de que eu teria que fazer isso em duas etapas e comecei a tentar criar matrizes de correlação, mas isso está começando a parecer realmente envolvido. Estou procurando uma …

53 probability  correlation  conditional-probability  random-generation 

Recentemente me deparei com essa identidade: 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] Obviamente, eu estou familiarizado com a versão mais simples dessa regra, a saber, que mas não consegui encontrar justificativa para sua generalização.E[E(Y|X)]=E(Y)E[E(Y|X)]=E(Y)E \left[ E \left(Y|X \right) \right]=E \left(Y\right) Ficaria grato se alguém …

43 self-study  conditional-probability  conditional-expectation 

Há uma pessoa atrás de uma cortina - não sei se a pessoa é do sexo feminino ou masculino. Eu sei que a pessoa tem cabelos longos e que 90% de todas as pessoas com cabelos longos são do sexo feminino Eu sei que a pessoa tem um tipo sanguíneo …

32 conditional-probability  probability 

A fórmula para a probabilidade condicional de acontecer, dado que aconteceu é:UMAUMA\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)}. Meu livro explica a intuição por trás disso em termos de um diagrama de Venn. Dado que ocorreu , a única maneira de …

30 probability  conditional-probability  intuition 

Estou usando o sinal de intercalação para executar uma floresta aleatória validada cruzada em um conjunto de dados. A variável Y é um fator. Não há NaN, Inf ou NA no meu conjunto de dados. No entanto, ao executar a floresta aleatória, recebo Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

Atualmente, estou estudando a aula de inferência estatística no Coursera. Em uma das tarefas, a seguinte pergunta surge. | Suppose you rolled the fair die twice. What is the probability of rolling the same number two times in a row? 1: 2/6 2: 1/36 3: 0 4: 1/6 Selection: 2 …

26 probability  self-study  conditional-probability 

Eu tenho uma pergunta simples sobre "probabilidade condicional" e "probabilidade". (Eu já fiz essa pergunta aqui, mas sem sucesso.) Começa na página da Wikipedia sobre probabilidade . Eles dizem o seguinte: A probabilidade de um conjunto de valores de parâmetros, , dados os resultados , é igual à probabilidade desses …

26 probability  bayesian  conditional-probability  likelihood  definition 

Na medida em que meu conhecimento agregado (e escasso) sobre estatística permite, entendi que se são suas variáveis ​​aleatórias, como o termo implica, elas são independentes e distribuídas de forma idêntica.X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1, X_2,..., X_n Minha preocupação aqui é a antiga propriedade das amostras de iid, que diz: 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}), para …

24 sampling  conditional-probability  independence 

Monty sabia perfeitamente se a Porta tinha uma cabra atrás dela (ou estava vazia). Este fato permite ao jogador dobrar sua taxa de sucesso ao longo do tempo, trocando "palpites" para a outra porta. E se o conhecimento de Monty fosse menos que perfeito? E se, às vezes, o prêmio …

23 conditional-probability 

Eu tenho tentado entender a idéia de anteriores conjugados nas estatísticas bayesianas por um tempo, mas simplesmente não entendo. Alguém pode explicar a idéia nos termos mais simples possíveis, talvez usando o "prior gaussiano" como exemplo?

23 bayesian  conditional-probability  conjugate-prior 

Algumas fontes dizem que a função de probabilidade não é uma probabilidade condicional, outras dizem que é. Isso é muito confuso para mim. De acordo com a maioria das fontes que eu vi, a probabilidade de uma distribuição com o parâmetro deve ser um produto de funções de massa de …

21 probability  bayesian  conditional-probability  likelihood  frequentist 

Especificamente, digamos que eu tenho dois eventos, A e B, e alguns parâmetros de distribuição θθ \theta , e eu gostaria de examinar P(A|B,θ)P(A|B,θ)P(A | B,\theta) . Portanto, a definição mais simples de probabilidade condicional é, dados alguns eventos A e B, então P(A|B)=P(A∩B)P(B)P(A|B)=P(A∩B)P(B)P(A|B) = \frac{P(A \cap B)}{P(B)} . Portanto, …

21 probability  conditional-probability