Perguntas com a marcação «probability»

Foi-me dito que um evento é apenas uma variável aleatória que foi atribuída e que variáveis ​​aleatórias são uma generalização de eventos. No entanto, não posso relacionar isso à definição de um evento como um subconjunto do espaço de amostra . Além disso, um evento pode acontecer ou não, enquanto …

8 probability  distributions  conditional-probability  random-variable 

Suponha que XXX tenha a distribuição beta Beta ( 1 , K- 1 )(1,K−1)(1,K-1) e YYY siga um qui-quadrado com 2 K2K2K graus. Além disso, assumimos que XXX e YYY são independentes. Qual é a distribuição do produto Z= XYZ=XYZ=XY . Atualizar minha tentativa: fZ= ∫y= + ∞y= - ∞1| …

8 probability  self-study  distributions  random-variable  beta-distribution 

Estou pensando em mostrar que o limite: onde \ overline {F} = 1-F é a função de distribuição da cauda, \ overline {F} (x) = 1 − F (x) , onde F é a função de distribuição cumulativalimx→∞xF¯¯¯¯(x)=0limx→∞xF¯(x)=0 \lim_{x \to \infty} x\overline{F}(x) =0 F¯¯¯¯=1−FF¯=1−F\overline{F} =1-FF¯¯¯¯(x)=1−F(x)F¯(x)=1−F(x)\overline{F}(x)=1−F(x)FFF Como x→∞x→∞x \to \infty , …

8 probability  cdf 

Atualmente, estou lendo um artigo que afirma que o coeficiente de correlação para uma distribuição uniforme no interior de uma elipse fX,Y(x,y)={constant0if (x,y) inside the ellipseotherwisefX,Y(x,y)={constantif (x,y) inside the ellipse0otherwisef_{X,Y} (x,y) = \begin{cases}\text{constant} & \text{if} \ (x,y) \ \text{inside the ellipse} \\ 0 & \text{otherwise} \end{cases} É dado por ρ=1−(hH)2−−−−−−−−−√ρ=1−(hH)2\rho …

8 probability  self-study  distributions  correlation  uniform 

A seguir, é derivada de uma densidade de um artigo que estou estudando atualmente. Desculpe pela má qualidade, é um artigo bastante antigo. Preciso esclarecer que tem a densidade exponencial padrão em ( 0 , ∞ ) , U é uniforme em ( 0 , 1 ) e eles são …

8 probability  self-study  distributions  conditional-probability  cdf 

Eu tenho tentado encontrar o valor esperado de uma função de uma variável aleatória com uma distribuição de Dirichlet, integrando seu produto à função de densidade de Dirichlet sobre um simplex em R. Para verificar se eu estava aplicando a função correta em R, tentei integrar a função de densidade …

8 probability  distributions  dirichlet-distribution 

Exercício: Há um dado de 6 lados justo e uma moeda tendenciosa que tem probabilidade p> 0 de subir cabeças em cada lançamento. O dado é rolado infinitamente com frequência, e sempre que você rola um 6, você joga a moeda. Prove que, com a probabilidade 1, você joga "cabeças" …

8 probability  self-study  proof  theory 

Estou interessado em entender a diferença entre "probabilidade" de um evento aleatório com uma probabilidade específica que realmente ocorra com a probabilidade exata de que é provável. ou seja, se um evento tem uma probabilidade de 1 em 10000, qual é a probabilidade de que em 10000 tentativas ocorra exatamente …

8 probability  likelihood 

As probabilidades de um evento são o quociente da probabilidade do evento e seu complemento; ou seja, , se .UMAAA p / ( 1 - p )p/(1−p)p/(1-p)p = P( A )p=P(UMA)p = P(A) Existe um nome para este termo: ? (Às vezes, também aparece como .)p ( 1 - p …

8 probability  terminology 

Suponhamos que temos um alfabeto contendo m+1m+1m+1 símbolos, {a,b,c,d,e,...,$}{a,b,c,d,e,...,$}\{a, b, c, d, e,..., \$\} , em que p=Pr(a)=Pr(b)=⋯p=Pr(a)=Pr(b)=⋯p = \Pr(a) = \Pr(b) =\cdots e Pr($)=1−(Pr(a)+Pr(b)+⋯)=1−mpPr($)=1−(Pr(a)+Pr(b)+⋯)=1−mp\Pr(\$) = 1 - (\Pr(a)+\Pr(b)+\cdots)=1-mp . Para uma sequência aleatória de comprimento nnn , qual é a probabilidade de as letras a,b,c,...a,b,c,...{a, b, c, ...} (não …

8 probability  combinatorics 

O sistema em que trabalhamos é biológico, mais especificamente a distribuição de eventos de danos ao DNA programados em um cromossomo. Isso pode ser pensado como uma matriz 1D (o cromossomo) através da qual os pontos podem ser escolhidos (os locais de dano intencional). Mapeamos as posições desses eventos experimentalmente …

8 probability  distributions  mathematical-statistics  matlab 

Estou tentando entender por que a função softmax é definida como tal: ezjΣKk = 1ezk= σ( z)ezjΣk=1Kezk=σ(z)\frac{e^{z_{j}}} {\Sigma^{K}_{k=1}{e^{z_{k}}}} = \sigma(z) Entendo como isso normaliza os dados e mapeia corretamente para algum intervalo (0, 1), mas a diferença entre as probabilidades de peso varia exponencialmente e não linearmente. Existe uma razão …

8 probability  neural-networks  softmax 

Permite onde e são independentes .X=(x1,x2,...x20)X=(x1,x2,...x20)X=(x_1, x_2,...x_{20})xi∼N(0,1)xi∼N(0,1)x_i\sim N(0,1)xi,xjxi,xjx_i, x_j∀i≠j∀i≠j\forall i\neq j Qual é a probabilidade de obter uma amostra em que existem pelo menos dois valores consecutivos e tais que ?XXXxixix_ixi+1xi+1x_{i+1}⎧⎩⎨|xi||xi+1|xixi+1&gt;&gt;&lt;1.51.50{|xi|&gt;1.5|xi+1|&gt;1.5xixi+1&lt;0 \begin{cases} |x_{i}| & > & 1.5 \\ |x_{i+1}| & > & 1.5 \\ x_i x_{i+1} & < & 0 …

8 probability  markov-chain 

XXX é uma variável aleatória discreta que pode assumir valores de (0,1)(0,1)(0,1) . Como φ(x)=1/xφ(x)=1/x\varphi(x)=1/x é uma função convexa, podemos usar a desigualdade de Jensen para derivar um limite inferior : E[11−X]≥11−E[X]=11−aE[11−X]≥11−E[X]=11−a E\left[\frac{1}{1-X}\right]\ge \frac{1}{1-E[X]}=\frac{1}{1-a} É possível derivar um limite superior ?

8 probability  expected-value  bounds 

Eu estava lendo o artigo sobre a fórmula de Schuette-Nesbitt , que é descrita como "uma generalização do princípio de inclusão-exclusão" , que possui versões combinatória e probabilística. Outro site deu uma prova de eventos dependentes (download em pdf) e encontrou um terceiro que o compara ao Teorema de Waring …

8 probability  combinatorics