Perguntas com a marcação «probability»

Para ilustrar o que quero dizer, considere o seguinte cenário hipotético: O número favorito de uma pessoa x ∈ [ - 1 , 1 ]x∈[−1,1]x\in[-1,1] é distribuído aleatoriamente com função de densidade sem átomos f( X )f(x)f(x). Além disso, suponha que essa pessoa (depois de perceber qual o seu número …

7 probability  bayesian  measure-theory 

Fiz essa pergunta em uma entrevista e inicialmente não respondi corretamente, apesar de ainda achar que minha interpretação pode ter sido a correta. A questão era: Existem dois caminhões de entrega, A e B. A faz entregas entre 8h e 10h, e B faz entregas entre 9h e 11h. As …

7 probability  self-study  uniform 

Considere o seguinte problema: Você tem duas moedas cada uma com seu próprio peso (probabilidade de dar cara). Alguém jogará as moedas para você em outra sala (você confia nelas). Você pode pedir que joguem as duas moedas e eles dirão se são ambas caras ou não. Ou você pode …

7 regression  probability  estimation 

Suponha que exista um conjunto de perguntas e que haja alunos e .SSS100100100222aaabbb Vamos ser a probabilidade de que responde à pergunta corretamente, e o mesmo para .PaiPaiP_{ai}aaaiiiPbiPbiP_{bi}bbb Todos e são dados para .PaiPaiP_{ai}PbiPbiP_{bi}i=1...100i=1...100i = 1...100 Suponha que um exame é feita tomando perguntas aleatórias de .EEE101010SSS Como posso encontrar …

7 probability  irt 

Suponha que , onde seja conhecido. Usando esses dados, desejamos testar se , isto é, se a média é um número racional.Xi∼i.i.d.N(μ,σ2)Xi∼i.i.d.N(μ,σ2)X_i \stackrel{\mbox{i.i.d.}}{\sim} \mathcal{N} (\mu, \sigma^2)σ2σ2\sigma^2μ∈Qμ∈Q\mu \in \mathbb{Q}μμ\mu Parece intuitivamente claro que não podemos fazer isso, pois qualquer ruído será muito intenso. Eu imagino que qualquer teste terá taxa de …

7 probability  hypothesis-testing  normal-distribution  mean  iid 

Sou estudante de estatística. Estou tentando entender as definições clássicas e objetivas de probabilidade e como elas estão relacionadas à inferência freqüentista e bayesiana. Não é óbvio para mim por que a probabilidade clássica é combinada com a inferência freqüentista e por que a inferência bayesiana é combinada com a …

7 probability  bayesian  p-value  likelihood  frequentist 

Suponha que , e . Estou interessado em calcular percentis de . Podemos assumir a normalidade bivariada.X∼ N(μx,σ2x)X∼N(μx,σx2)X \sim N(\mu_x,\sigma_x^2)Y∼ N(μy,σ2y)Y∼N(μy,σy2)Y \sim N(\mu_y,\sigma_y^2)Corr( X, Y) = ρCorr⁡(X,Y)=ρ\operatorname{Corr}(X,Y)=\rhoZ= max ( X, Y)Z=max(X,Y)Z = \max(X,Y) Sei como encontrar o pdf, a média e a variação de , mas estou tendo problemas para …

7 probability  order-statistics 

Suponha que eu tenha X1 1,X2,X3, . . .XnX1,X2,X3,...XnX_1,X_2,X_3,...X_n IDI variáveis ​​aleatórias de uma distribuição Poisson do parâmetro λλ\lambda. Dado queX1 1+X2+X3+ . . . +Xn= tX1+X2+X3+...+Xn=tX_1 +X_2+X_3 +...+X_n = t, qual é a probabilidade de exatamente kkk do X1 1,X2,X3, . . .XnX1,X2,X3,...XnX_1,X_2,X_3,...X_n são zero? - Minha abordagem: comecei …

7 probability  poisson-distribution  conditional-probability  sum 

Estou tentando entender como as pessoas derivam a probabilidade de regressão linear simples. Digamos que temos apenas um recurso x e o resultado y. Eu não duvido que a expressão com a própria densidade normal e eu também não tenho dúvida de que se pode levar o produto para fatores …

7 regression  probability  linear-model  likelihood  linear 

Se , onde e for uma sequência de variáveis ​​aleatórias positivas, qual o tamanho ?E|Xn|=O(an)E|Xn|=O(an)\mathbb{E}|X_n|=O(a_n)an→0an→0a_n\to 0XnXnX_nYn=Xnln(1Xn)Yn=Xnln⁡(1Xn)Y_n = X_n\ln\left(\frac{1}{X_n}\right) Minha tentativa: pela desigualdade de Markov implica e . Resta avaliar . Para alguma sequência positiva de variáveis ​​aleatóriasE|Xn|=O(an)E|Xn|=O(an)\mathbb{E}|X_n|=O(a_n)Xn=Op(an)Xn=Op(an)X_n=O_p(a_n)Yn=Op(an)ln(1Xn)Yn=Op(an)ln⁡(1Xn)Y_n = O_p(a_n)\ln\left(\frac{1}{X_n}\right)ln(1Xn)ln⁡(1Xn)\ln\left(\frac{1}{X_n}\right)Zn=Op(1)Zn=Op(1)Z_n=O_p(1) Xn=umanZn⟺em(Xn) = ln(uman) + ln(Zn)⟺em(1 1Xn)em(1 1uman)=em(Zn)em(uman)+ 1Xn=anZn⟺ln⁡(Xn)=ln⁡(an)+ln⁡(Zn)⟺ln⁡(1Xn)ln⁡(1an)=ln⁡(Zn)ln⁡(an)+1\begin{equation} \begin{aligned} X_n = …

7 probability  asymptotics  moments  probability-inequalities 

Dois eventos são independentes quando , estou tentando me aprofundar nessa definição e tentar reconciliá-la com nossa idéia intuitiva de independência no mundo real. Eu sinto que a equação pode ser alcançada por acidente, sem qualquer fundamento para uma independência real.A , BA,BA,BP( A ∩ B ) = P( A …

7 probability  independence  philosophical 

Existem bons exemplos de um problema de probabilidade aparentemente simples, que é realmente intratável? Estou tentando motivar o uso da simulação e gostaria de dar um exemplo de quando é necessário que seja acessível. A esperança é algo como: "Intuitivamente, parece fácil modelar a quantidade de ases restantes após uma …

7 probability  simulation  probabilistic-programming 

Eu estou tentando encontrar a distribuição da soma de 2 variáveis ​​aleatórias lognormal. Consultei a literatura disponível em Cross validated, Stack overflow e poucos documentos antes de postar isso. Eu usei a convolução para encontrar a distribuição da soma de 2 rvs lognormais. A aproximação funciona para a diferença. Mas, …

7 probability  distributions  mathematical-statistics  lognormal  sum 

Deixei X∼Gamma(3,3)X∼Gamma(3,3)X \sim Gamma(3,3)e .Y∼Exp(1)Y∼Exp(1)Y \sim Exp(1) Como calculo ?P(X>Y)P(X>Y)P(X>Y) Acredito reescrevê-lo como mas não tenho certeza de como calcular para duas distribuições diferentes?P(X−Y>0)P(X−Y>0)P(X-Y>0)X−YX−YX-Y

7 probability  distributions  exponential 

Eu tenho um conjunto de dados que não é fornecido como x=x1,…,xn,x=x1,…,xn, \boldsymbol{x} = x_1, \dots, x_n, mas como pares xinterval=(x(start)1,x(end)1),…,(x(start)n,x(end)n).xinterval=(x1(start),x1(end)),…,(xn(start),xn(end)).\boldsymbol{x}_{interval} = (x^{(start)}_1, x^{(end)}_1), \dots, (x^{(start)}_n, x^{(end)}_n). Para cada par (x(start)i,x(end)i),(xi(start),xi(end)),(x^{(start)}_i, x^{(end)}_i), o verdadeiro xixix_i está no intervalo (x(start)i,x(end)i),(xi(start),xi(end)),(x^{(start)}_i, x^{(end)}_i), mas não se sabe onde. No contexto, isso significa que …

7 probability  interval-censoring