Perguntas com a marcação «probability»

Uma probabilidade fornece uma descrição quantitativa da provável ocorrência de um evento específico.

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Transformação Qui-quadrado para distribuição Normal
A relação entre as distribuições normal normal e as qui-quadrado é bem conhecida. Eu estava pensando, existe uma transformação que pode levar de um volta para uma distribuição normal padrão?χ2( 1 )χ2(1)\chi^2 (1) Pode-se ver facilmente que a transformação da raiz quadrada não funciona, pois seu intervalo é apenas números …
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Como encontrar uma densidade a partir de uma função característica?
Uma distribuição tem a função característica ϕ ( t ) = ( 1 - t2/ 2)exp( - t2/ 4),-∞<t<∞ ϕ(t)=(1−t2/2)exp⁡(−t2/4), −∞<t<∞\phi(t) = (1-t^2/2)\exp(-t^2/4),\ -\infty \lt t \lt \infty Mostre que a distribuição é absolutamente contínua e escreva a função de densidade da distribuição. Tentativa: ∫∞- ∞| (1- t2/ 2)exp( - …
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Probabilidade vs. Probabilidade
Tenho dificuldades com as probabilidades . Eu entendo o Teorema de Bayes p(A|B,H)=p(B|A,H)p(A|H)p(B|H)p(A|B,H)=p(B|A,H)p(A|H)p(B|H)p(A|B, \mathcal{H}) = \frac{p(B|A, \mathcal{H}) p(A|\mathcal{H})}{p(B|\mathcal{H})} que pode ser deduzido diretamente da aplicação de p(A,B)=p(B)⋅p(A|B)=p(A)p(B|A)=p(B,A)p(A,B)=p(B)⋅p(A|B)=p(A)p(B|A)=p(B,A)p(A,B) = p(B) \cdot p(A|B) = p (A) p(B|A) = p(B,A) . Assim, na minha interpretação, p(⋅)p(⋅)p(\cdot)funções no teorema de Bayes são de alguma …
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Por que um modelo estatístico superajustaria se recebesse um grande conjunto de dados?
Meu projeto atual pode exigir que eu construa um modelo para prever o comportamento de um determinado grupo de pessoas. o conjunto de dados de treinamento contém apenas 6 variáveis ​​(id é apenas para fins de identificação): id, age, income, gender, job category, monthly spend em que monthly spendé a …
8 modeling  large-data  overfitting  clustering  algorithms  error  spatial  r  regression  predictive-models  linear-model  average  measurement-error  weighted-mean  error-propagation  python  standard-error  weighted-regression  hypothesis-testing  time-series  machine-learning  self-study  arima  regression  correlation  anova  statistical-significance  excel  r  regression  distributions  statistical-significance  contingency-tables  regression  optimization  measurement-error  loss-functions  image-processing  java  panel-data  probability  conditional-probability  r  lme4-nlme  model-comparison  time-series  probability  probability  conditional-probability  logistic  multiple-regression  model-selection  r  regression  model-based-clustering  svm  feature-selection  feature-construction  time-series  forecasting  stationarity  r  distributions  bootstrap  r  distributions  estimation  maximum-likelihood  garch  references  probability  conditional-probability  regression  logistic  regression-coefficients  model-comparison  confidence-interval  r  regression  r  generalized-linear-model  outliers  robust  regression  classification  categorical-data  r  association-rules  machine-learning  distributions  posterior  likelihood  r  hypothesis-testing  normality-assumption  missing-data  convergence  expectation-maximization  regression  self-study  categorical-data  regression  simulation  regression  self-study  self-study  gamma-distribution  modeling  microarray  synthetic-data 
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O que significa amostrar um vetor de probabilidade de uma distribuição de Dirichlet?
Estou essencialmente aprendendo sobre a Alocação Latente de Dirichlet. Estou assistindo a um vídeo aqui: http://videolectures.net/mlss09uk_blei_tm/ e preso no minuto 45, quando ele começou a explicar as amostras da distribuição. Também tentei consultar um livro de aprendizado de máquina que não possui uma introdução detalhada sobre a distribuição de Dirichelt. …
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Probabilidades de regressão logística
Eu construí um modelo de regressão logística em R e, embora o resultado pareça ser satisfatório até certo ponto, há uma pergunta que não consigo resolver. Não tenho certeza se minha abordagem está correta. Eu sei que o objetivo geral do modelo logístico é prever a probabilidade de sucesso de …
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Combinação de valores p de diferentes testes estatísticos aplicados nos mesmos dados
Embora o título da pergunta pareça trivial, gostaria de explicar que não é tão trivial no sentido de que é diferente da questão de aplicar o mesmo teste estatístico em conjuntos de dados semelhantes para testar contra uma hipótese nula total (meta-análise, por exemplo, usando o método de Fisher para …
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Teste post hoc em uma ANOVA de design misto 2x3 usando SPSS?
Eu tenho dois grupos de 10 participantes que foram avaliados três vezes durante um experimento. Para testar as diferenças entre os grupos e nas três avaliações, executei um ANOVA de desenho misto 2x3 com group(controle, experimental), time(primeiro, segundo, três) e group x time. Ambos timee groupresultaram significativos, além de haver …
8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka 
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Quais são as chances de três pessoas terem aniversários consecutivos?
Alguém falou em que três de suas amigas tinham aniversários consecutivos (como 10, 11 e 12 de novembro), e eu queria descobrir a probabilidade de três pessoas selecionadas aleatoriamente, assumindo que os aniversários sejam distribuídos aleatoriamente e os os aniversários de duas pessoas em uma amostra são independentes. Minha resposta: …
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Por que uma cadeia de Markov finita, irredutível e aperiódica com uma matriz duplamente estocástica P tem uma distribuição limitadora uniforme?
O teorema é "Se uma matriz de transição para uma cadeia de Markov irredutível com um espaço de estados finito S é duplamente estocástica, sua (invulgar) medida invariante é uniforme sobre S." Se uma cadeia de Markov tem uma matriz de transição duplamente estocástica, li que suas probabilidades limitantes compõem …
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