Perguntas com a marcação «probability»

Considere desenhos independentes do cdf , definido acima de 0-1, onde e são números inteiros. Agrupe arbitrariamente os sorteios em grupos com valores m em cada grupo. Veja o valor mínimo em cada grupo. Pegue o grupo que tem o maior desses mínimos. Agora, qual é a distribuição que define …

8 distributions  probability  extreme-value  order-statistics 

Gostaria de encontrar uma referência, de preferência gratuita na internet, onde possa ler sobre a justificativa teórica ou prática para o uso de distribuições de probabilidades paramétricas / analíticas. Por distribuições paramétricas, quero dizer as nomeadas como Normal, Weibull, etc.

8 probability  distributions  references 

Eu estava apresentando provas do WLLN e uma versão do SLLN (assumindo o 4º momento central limitado) quando alguém perguntou qual medida é a probabilidade com respeito também e percebi que, refletindo, não tinha muita certeza. Parece que é direto, já que em ambas as leis temos uma sequência de …

8 random-variable  probability 

Há um quebra-cabeça interessante no vídeo do YouTube. Você pode resolver o problema do sapo? . Vou tentar dar uma formulação equivalente aqui. Um sapo está de um lado da lagoa e quer chegar do outro lado. Há folhas de lírio à frente em uma linha, a ésima licença que …

8 probability  puzzle 

Na teoria bayesiana da probabilidade, probabilidade é nossa expressão do conhecimento sobre uma determinada coisa, não uma propriedade dessa coisa. No entanto, sempre vejo as pessoas tratarem como um parâmetro que precisa ser estimado. Eles configuram um prior para , geralmente na forma de uma função beta e, em seguida, …

8 probability  bayesian  bernoulli-distribution  philosophical 

Comecei a ler sobre o estimador de máxima verossimilhança e as estatísticas bayesianas recentemente. Eu entendo que, dado um modelo estatístico onde pertence a um grande espaço de parâmetros , a divergência KL entre e ( é a verdadeira O parâmetro que gostaríamos de encontrar) é minimizado para o que …

8 probability  bayesian  maximum-likelihood 

Seja variáveis ​​aleatórias independentes.Xi∼Gamma(α,pi),i=1,2,...,n+1Xi∼Gamma(α,pi),i=1,2,...,n+1X_i\sim\text{Gamma}(\alpha,p_i),i=1,2,...,n+1 Defina e . Mostre que são distribuídos independentemente.Z1=∑n+1i=1XiZ1=∑i=1n+1XiZ_1=\sum_{i=1}^{n+1}X_iZi=Xi∑ij=1Xj,i=2,3,...,n+1Zi=Xi∑j=1iXj,i=2,3,...,n+1Z_i=\frac{X_i}{\sum_{j=1}^iX_j},\quad i=2,3,...,n+1Z1,Z2,...,Zn+1Z1,Z2,...,Zn+1Z_1,Z_2,...,Z_{n+1} A densidade da junta de é dada por(X1,...,Xn+1)(X1,...,Xn+1)(X_1,...,X_{n+1}) fX(x1 1, . . . ,xn + 1) = [α∑n + 1i = 1pEu∏n + 1i = 1Γ (pEu)exp( - α∑i = 1n + 1xEu)∏i = 1n + 1xpEu- …

8 probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  gamma-distribution 

Deixei X1X1X_1, ..., XnXnX_n variáveis ​​aleatórias distribuídas de forma idêntica e independente N(μ,σ2)N(μ,σ2)N(\mu, \sigma^2) É fácil mostrar que a média da amostra X¯=1n∑ni=0XiX¯=1n∑i=0nXi\bar{X} = \frac{1}{n}\sum^n_{i = 0}{X_i} é uma variável aleatória com N(μ,σ2n)N(μ,σ2n)N(\mu, \frac{\sigma^2}{n}). No entanto, estou tendo dificuldade em descobrir qual é a distribuição mediana da amostra median(X)median(X)median(X) é, …

8 probability  normal-distribution  random-variable  median 

Estou lendo o livro de reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina de Chris Bishop . Encontrei o termo inferência probabilística várias vezes. Eu tenho algumas perguntas. A inferência probabilística é aplicável apenas em um contexto de modelagem gráfica? Qual é a distinção entre inferência estatística tradicional (valores de p, …

8 machine-learning  probability  inference  graphical-model 

O que é uma função de indicador? Qual é a intuição por trás de uma função Indicator? Por que a função indicadora necessária no exemplo a seguir?IAIAI_A O exemplo a seguir pode ser reescrito sem usar a função de indicador? Seja qualquer evento. Podemos escrever como uma expectativa, da seguinte …

8 probability  random-variable  indicator-function 

Suponha que eu queira encontrar uma distribuição normal truncada, mas em vez de ser definida em um intervalo , em que , sua definição está em um intervalo , onde .( a , b )(a,b)(a,b)- ∞ &lt; a &lt; b &lt; ∞−∞&lt;a&lt;b&lt;∞-\infty<a<b<\infty( a , b ) ∪ ( c , …

8 probability  distributions  truncated-normal 

Eu sou novo no HMM e ainda estou aprendendo. Atualmente, estou usando o HMM para marcar parte do discurso. Para implementar o algoritmo viterbi, preciso de probabilidades de transição ( ai,jai,j a_{i,j} \newcommand{\Count}{\text{Count}} ) e de probabilidades de emissão ( bi(o)bi(o) b_i(o) ). Estou gerando valores para essas probabilidades usando …

8 probability  hidden-markov-model  laplace-smoothing  viterbi-algorithm 

Pergunta simples, mas para a qual não encontrei a resposta exata em outro lugar. Quantos momentos de uma distribuição de probabilidade discreta com suporte finito são necessários para identificar exclusivamente a função exata da massa de probabilidade? Suponha que sabemos que a distribuição tem suporte no máximo pontos dentro de …

7 probability  moments  simultaneous-equation 

Se eu tenho uma probabilidade conhecida de um evento ocorrer, 1% de chance, e preciso que o evento ocorra várias vezes, 120 vezes, sobre quantas vezes eu precisaria repetir o evento antes que eu possa esperar que esse número aconteça vezes?

7 probability 

Imagine que eu dei uma variável aleatória com supp e para qualquer fixoXXX(X)=(0,∞)(X)=(0,∞)(X)=(0,\infty)P(X∈(0,a))&gt;0P(X∈(0,a))&gt;0\mathbb P(X \in (0,a))>0a&gt;0a&gt;0a>0 Agora, com uma amostra iid - é possível queX1,...,XnX1,...,XnX_1,...,X_n X(2)/X(1)→P1X(2)/X(1)→P1X^{(2)}/X^{(1)}\xrightarrow{\mathbb P}1 para , onde descreve o ésimo menor elemento?n→∞n→∞n \to \inftyX(i)X(i)X^{(i)}iii

7 probability  distributions  order-statistics  extreme-value