Perguntas com a marcação «probability»

Minhas estatísticas foram autodidatas, mas muitos materiais que li apontam para um conjunto de dados com média 0 e desvio padrão de 1. Se for esse o caso, então: Por que a média 0 e o SD 1 são uma boa propriedade? Por que uma variável aleatória retirada desta amostra …

15 probability 

Deixe- ser uma variável aleatória qui-quadrado distribuído com k graus de liberdade. Quais são os limites mais nítidos conhecidos para as seguintes probabilidadesX∼χ2kX∼χk2X \sim \chi^2_kkkk P[X&gt;t]≤1−δ1(t,k)P[X&gt;t]≤1−δ1(t,k) \mathbb{P}[X > t] \leq 1 - \delta_1(t, k) e P[X&lt;z]≤1−δ2(z,k)P[X&lt;z]≤1−δ2(z,k) \mathbb{P}[X < z] \leq 1 - \delta_2(z, k) onde e δ 2 são algumas …

15 probability  chi-squared 

Geralmente, uma distribuição de probabilidade sobre variáveis ​​discretas é descrita usando uma função de massa de probabilidade (PMF): Ao trabalhar com variáveis ​​aleatórias contínuas, descrevemos distribuições de probabilidade usando uma função de densidade de probabilidade (PDF) em vez de uma função de massa de probabilidade. - Deep Learning por Goodfellow, …

14 probability  mathematical-statistics  terminology  pdf 

Percebo nos métodos de estatística / aprendizado de máquina que uma distribuição é frequentemente aproximada por um gaussiano e, em seguida, que gaussiano é usado para amostragem. Eles começam calculando os dois primeiros momentos da distribuição e os usam para estimar e . Então eles podem provar a partir desse …

14 probability  sampling  moments 

Questão Se forem IID, calcule , onde .X1,⋯,Xn∼N(μ,1)X1,⋯,Xn∼N(μ,1)X_1,\cdots,X_n \sim \mathcal{N}(\mu, 1)E(X1∣T)E(X1∣T)\mathbb{E}\left( X_1 \mid T \right)T=∑iXiT=∑iXiT = \sum_i X_i Tentativa : Verifique se o abaixo está correto. Digamos, tomamos a soma dessas expectativas condicionais de modo que, Isso significa que cada desde que são IID.∑iE(Xi∣T)=E(∑iXi∣T)=T.∑iE(Xi∣T)=E(∑iXi∣T)=T.\begin{align} \sum_i \mathbb{E}\left( X_i \mid T \right) …

14 probability  self-study  mathematical-statistics  conditional-probability  conditional-expectation 

Portanto, essa pode ser uma pergunta comum, mas nunca encontrei uma resposta satisfatória. Como você determina a probabilidade de a hipótese nula ser verdadeira (ou falsa)? Digamos que você dê aos alunos duas versões diferentes de um teste e queira ver se as versões eram equivalentes. Você realiza um teste …

14 probability  hypothesis-testing  bayesian 

Li este artigo sobre o caso de Palantir, em que o Departamento de Trabalho os está acusando de discriminação contra asiáticos. Alguém sabe de onde eles tiraram essas estimativas de probabilidade? Não estou recebendo 1/741 no item (a). (a) Para a posição de engenheiro de controle de qualidade, de um …

14 probability  p-value  contingency-tables  legal 

Vamos resumir um fluxo de variáveis aleatórias, Xi∼iidU(0,1)Xi∼iidU(0,1)X_i \overset{iid}\sim \mathcal{U}(0,1) ; seja YYY o número de termos que precisamos para que o total exceda um, ou seja, YYY é o menor número que X1+X2+⋯+XY&gt;1.X1+X2+⋯+XY&gt;1.X_1 + X_2 + \dots + X_Y > 1. Por que a média de YYY igual a …

14 probability  self-study  expected-value  uniform 

Os modelos de mistura gaussiana (GMMs) são atraentes porque são simples de trabalhar tanto analiticamente quanto na prática e são capazes de modelar algumas distribuições exóticas sem muita complexidade. Há algumas propriedades analíticas que devemos esperar manter que não são claras em geral. Em particular: Diga SnSnS_n é a classe …

14 probability  normal-distribution  references  gaussian-mixture  information-theory 

Suponha que você tenha oito corredores correndo uma corrida; a distribuição de seus tempos de execução individuais é normal e cada um tem média de 111111 segundos, digamos. O desvio padrão do corredor um é o menor, dois o segundo menor, o terceiro menor, etc., e oito o maior. Duas …

14 probability  normal-distribution  mathematical-statistics  order-statistics 

Um amigo representa um cliente em apelação, após um julgamento criminal no qual parece que a seleção do júri foi racialmente tendenciosa. O júri consistia de 30 pessoas, em 4 grupos raciais. A acusação usou desafios peremptórios para eliminar 10 dessas pessoas da piscina. O número de pessoas e o …

14 probability  statistical-significance  references  bias  combinatorics 

Estou procurando um método para calcular a área de sobreposição entre duas estimativas de densidade de kernel em R, como uma medida de similaridade entre duas amostras. Para esclarecer, no exemplo a seguir, eu precisaria quantificar a área da região sobreposta arroxeada: library(ggplot2) set.seed(1234) d &lt;- data.frame(variable=c(rep("a", 50), rep("b", 30)), …

14 r  probability  pdf  kernel-smoothing 

o seguinte problema surgiu recentemente ao analisar dados. Se a variável aleatória X segue uma distribuição normal e Y segue uma (com n dof), como é distribuído ? Até agora, eu o pdf de : Z = X 2 + Y 2 Y 2 ψ 2 n ( x )χ2nχn2\chi^2_nZ=X2+Y2Z=X2+Y2Z …

14 probability  distributions  normal-distribution  chi-squared  convolution 

Eu estava passando por algumas palestras relacionadas ao MCMC. No entanto, não encontro um bom exemplo de como é usado. Alguém pode me dar um exemplo concreto. Tudo o que vejo é que eles administram uma cadeia de Markov e dizem que sua distribuição estacionária é a distribuição desejada. Quero …

14 probability  bayesian  mcmc  markov-process 

Notei que na distribuição Normal, a probabilidade é igual a zero, enquanto que na distribuição de Poisson, ela não será igual a zero quando c é um número inteiro não negativo.P( x = c )P(x=c)P(x=c)ccc Minha pergunta é: a probabilidade de alguma constante na distribuição normal é igual a zero …

14 probability  normal-distribution  poisson-distribution