Perguntas com a marcação «probability»

O teste de hipóteses é semelhante a um problema de classificação. Digamos, temos 2 rótulos possíveis para uma observação (assunto) - Culpado vs. Não culpado. Seja Não-Culpado a hipótese nula. Se visualizarmos o problema do ponto de vista da Classificação, treinaremos um Classificador que preverá a probabilidade do sujeito pertencer …

11 probability  hypothesis-testing  classification  p-value 

Suponha um planeta com um ano muito longo de dias. Há 1 milhão de alienígenas em uma festa em uma sala e ninguém compartilha um aniversário. O que pode ser inferido sobre o tamanho de ?NNNNNNN (Essa pergunta mais compacta substitui a pergunta mal formulada. )

11 probability  birthday-paradox 

Ontem, meus colegas de casa e eu estávamos jogando cartas e alguém fez essa pergunta. Tentamos resolver o problema, mas não conseguimos descobrir. Hoje de manhã acordei e ainda estou pensando em como resolvê-lo. Você poderia me ajudar?

11 probability 

O livro bayesiano de Kruschke diz que, com relação ao uso de uma distribuição beta para lançar uma moeda, Por exemplo, se não temos conhecimento prévio além do conhecimento de que a moeda tem um lado da cabeça e um da cauda, ​​isso equivale a ter observado anteriormente uma cabeça …

11 probability  bayesian  beta-distribution 

Estou procurando um livro que forneça uma cobertura profunda e rigorosa da teoria das probabilidades, mas com ênfase no material que é mais útil fora de um departamento de matemática. Ouvi dizer que "A teoria da probabilidade: explorações e aplicações" é muito boa, mas eu queria receber outras sugestões. Por …

11 probability  self-study  references 

Seja uma sequência de variáveis ​​aleatórias independentes de Bernoulli com Defina Mostre que converge na distribuição para a variável normal padrão pois tende ao infinito.P { X k = 1 } = 1 - P { X k = 0 } = 1{Xn:n≥1}{Xn:n≥1}\{X_n:n\ge1\}Sn= n ∑ k=1(Xk-1P{Xk=1}=1−P{Xk=0}=1k.P{Xk=1}=1−P{Xk=0}=1k.P\{X_k=1\}=1-P\{X_k=0\}=\frac{1}{k}. SnSn=∑k=1n(Xk−1k), B2n=∑k=1nk−1k2Sn=∑k=1n(Xk−1k), Bn2=∑k=1nk−1k2S_n=\sum^{n}_{k=1}\left(X_k-\frac{1}{k}\right), \ …

11 probability  convergence  central-limit-theorem 

É considerado o caso ideal em que a estrutura de probabilidade subjacente às categorias é conhecida perfeitamente. Por que com o classificador Bayes alcançamos o melhor desempenho possível? Qual é a prova formal / explicação para isso? Como sempre usamos o classificador Bayes como referência para comparar o desempenho de …

11 probability  classification  bayesian  bayes 

Pergunta: como é uma distribuição binomial bivariada no espaço tridimensional? Abaixo está a função específica que eu gostaria de visualizar para vários valores dos parâmetros; ou seja, , e .nnnp1p1p_{1}p2p2p_{2} f(x1,x2)=n!x1!x2!px11px22,x1+x2=n,p1+p2=1.f(x1,x2)=n!x1!x2!p1x1p2x2,x1+x2=n,p1+p2=1.f(x_{1},x_{2}) = \frac{n!}{x_{1}!x_{2}!}p_{1}^{x_{1}}p_{2}^{x_{2}}, \qquad x_{1}+x_{2}=n, \quad p_{1}+p_{2}=1. Observe que existem duas restrições; e . Além disso, é um número inteiro …

11 probability  data-visualization  binomial  discrete-data  distributions 

Se 20 ensaios independentes de Bernoulli forem realizados, cada um com uma probabilidade diferente de sucesso e, portanto, fracasso. Qual é a probabilidade de exatamente n dos 20 ensaios terem sucesso? Existe uma maneira melhor de calcular essas probabilidades em vez de simplesmente resumir as combinações de probabilidades de sucesso …

11 probability  distributions  bernoulli-distribution  poisson-binomial 

Estou pensando em alguma coisa há algum tempo e, como não sou muito proficiente em teoria das probabilidades, pensei que poderia ser um bom lugar para fazer essa pergunta. Isso é algo que me ocorreu nas longas filas do transporte público. Suponha que você esteja em uma rodoviária e saiba …

11 probability 

Eu identifiquei vários lugares nos livros onde o GLM é descrito com 5 distribuições (a saber, Gama, Gaussiana, Binomial, Gaussiana Inversa e Poisson). Isso também é exemplificado na função familiar em R. Ocasionalmente, encontro referências ao GLM, onde distribuições adicionais estão incluídas ( exemplo ). Alguém pode explicar por que …

11 r  probability  distributions  generalized-linear-model 

Por favor, forneça prova de que é convexa∀x>0. Aqui,ϕeQ ( x ) = x2+ x ϕ ( x )Φ ( x )Q(x)=x2+xϕ(x)Φ(x)Q\left(x\right)=x^{2}+x\frac{\phi\left(x\right)}{\Phi\left(x\right)}∀ x > 0∀x>0 0\forall x>0 ϕϕ\phi são o PDF e CDF normal padrão, respectivamente.ΦΦ\mathbf{\Phi} PASSOS TENTADOS 1) MÉTODO DE CÁLCULO Eu tentei o método de cálculo e tenho …

11 probability  self-study 

Eu gerei um gráfico qq usando o código a seguir. Eu sei que qq plot é usado para verificar se os dados são distribuídos normalmente ou não. Minha pergunta é o que os rótulos dos eixos xey indicam no gráfico qq e qual é esse valor de r quadrado indicando …

11 probability  normal-distribution  mathematical-statistics  descriptive-statistics  qq-plot 

Em uma aula de estatística elementar para a qual eu era AT, o professor afirmou que, à medida que a probabilidade de um erro do tipo I aumenta, a probabilidade de um erro do tipo II diminui, e o inverso também é verdadeiro. Então, isso sugere para mim que .αα\alphaββ\betaρα,β<0ρα,β<0\rho_{\alpha, …

11 probability  hypothesis-testing  type-i-and-ii-errors 

Suponha que você tenha uma variável explicativa que representa uma determinada coordenada. Você também tem uma variável de resposta . Agora, podemos combinar as duas variáveis ​​como:X=(X(s1),…,X(sn))X=(X(s1),…,X(sn)){\bf{X}} = \left(X(s_{1}),\ldots,X(s_{n})\right)sssY=(Y(s1),…,Y(sn))Y=(Y(s1),…,Y(sn)){\bf{Y}} = \left(Y(s_{1}),\ldots,Y(s_{n})\right) W(s)=(X(s)Y(s))∼N(μ(s),T)W(s)=(X(s)Y(s))∼N(μ(s),T){\bf{W}}({\bf{s}}) = \left( \begin{array}{ccc}X(s) \\ Y(s) \end{array} \right) \sim N(\boldsymbol{\mu}(s), T) Nesse caso, simplesmente escolhemos μ(s)=(μ1μ2)Tμ(s)=(μ1μ2)T\boldsymbol{\mu}(s) = \left( \mu_{1} …

11 probability  bayesian  conditional-probability  gibbs