Perguntas com a marcação «conditional-probability»

A probabilidade de um evento A ocorrer, quando outro evento B é conhecido por ocorrer ou ter ocorrido. É geralmente indicado por P (A | B).

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Por que a codificação do tratamento resulta em uma correlação entre inclinação aleatória e interceptação?
Considere um planejamento fatorial dentro do sujeito e dentro do item, onde a variável de tratamento experimental possui dois níveis (condições). Seja m1o modelo máximo e m2o modelo sem correlações aleatórias. m1: y ~ condition + (condition|subject) + (condition|item) m2: y ~ condition + (1|subject) + (0 + condition|subject) + …
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A probabilidade de k zeros fornecer a soma de n variáveis ​​aleatórias de Poisson é t?
Suponha que eu tenha X1 1,X2,X3, . . .XnX1,X2,X3,...XnX_1,X_2,X_3,...X_n IDI variáveis ​​aleatórias de uma distribuição Poisson do parâmetro λλ\lambda. Dado queX1 1+X2+X3+ . . . +Xn= tX1+X2+X3+...+Xn=tX_1 +X_2+X_3 +...+X_n = t, qual é a probabilidade de exatamente kkk do X1 1,X2,X3, . . .XnX1,X2,X3,...XnX_1,X_2,X_3,...X_n são zero? - Minha abordagem: comecei …
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Quantos americanos, escolhidos aleatoriamente, são necessários para ter 50% de chance de dois morarem no mesmo estado ou em estados adjacentes?
fundo Estou estudando coincidências comuns e coincidências "próximas" que, no entanto (indevidamente) impressionam a pessoa comum. A pergunta abaixo é uma extensão do famoso problema do aniversário , que pergunta "Quantas pessoas, escolhidas aleatoriamente, são necessárias para que haja 50% de chance de duas delas compartilharem o mesmo aniversário?" A …
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Paradoxo do processo de Poisson com pelo menos um evento no intervalo
Deixe é um número de eventos no processo de Poisson de taxa unitária ( ) dentro de intervalo de comprimento . Sabe-se que pelo menos um evento foi observado no intervalo, quero encontrar probabilidade de que haja mais eventos no intervalo.XTXTX_Tλ=1λ=1\lambda = 1TTT Minha intuição é que .Pr(XT>1∣XT>0)=Pr(XT>0)Pr(XT>1∣XT>0)=Pr(XT>0)\Pr(X_T > 1 …
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Quais são as diferenças entre regressores estocásticos e fixos no modelo de regressão linear?
Se temos regressores estocásticos, estamos desenhando pares aleatórios para um monte de , a chamada amostra aleatória, de uma distribuição probabilística fixa, mas desconhecida . Teoricamente falando, a amostra aleatória nos permite aprender ou estimar alguns parâmetros da distribuição .(yEu,x⃗ Eu)(yEu,x→Eu)(y_i,\vec{x}_i)EuEui( y,x⃗ )(y,x→)(y,\vec{x})( y,x⃗ )(y,x→)(y,\vec{x}) Se fixamos regressores, teoricamente falando, …
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