Preguntas etiquetadas con conditional-probability

La probabilidad de que ocurra un evento A, cuando se sabe que otro evento B ocurre o ha ocurrido. Se denota comúnmente por P (A | B).

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¿Cuáles son los valores correctos para precisión y recuperación en casos extremos?
La precisión se define como: p = true positives / (true positives + false positives) ¿Es cierto que, como true positivesy false positivesenfoque 0, la precisión se aproxima a 1? La misma pregunta para recordar: r = true positives / (true positives + false negatives) Actualmente estoy implementando una prueba …
20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 
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¿Por qué se requiere un factor de normalización en el teorema de Bayes?
El teorema de Bayes va PAG( modelo | datos ) = P( modelo ) × P( datos | modelo )PAG( datos )P(model|data)=P(model)×P(data|model)P(data) P(\textrm{model}|\textrm{data}) = \frac{P(\textrm{model}) \times P(\textrm{data}|\textrm{model})}{P(\textrm{data})} Todo esta bien. Pero, he leído en alguna parte: Básicamente, P (datos) no es más que una constante de normalización, es decir, una …
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Intuición para la expectativa condicional de álgebra
Sea un espacio de probabilidad, dada una variable aleatoria y a -algebra podemos construir una nueva variable aleatoria , que es la expectativa condicional.(Ω,F,μ)(Ω,F,μ)(\Omega,\mathscr{F},\mu)ξ:Ω→Rξ:Ω→R\xi:\Omega \to \mathbb{R}σσ\sigmaG⊆FG⊆F\mathscr{G}\subseteq \mathscr{F}E[ξ|G]E[ξ|G]E[\xi|\mathscr{G}] ¿Cuál es exactamente la intuición para pensar en ? Entiendo la intuición de lo siguiente:E[ξ|G]E[ξ|G]E[\xi|\mathscr{G}] (i) donde es un evento (con probabilidad positiva).E[ξ|A]E[ξ|A]E[\xi|A]AAA …
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Problema con la prueba de expectativa condicional como mejor predictor
Tengo un problema con la prueba de mi( YEl | X) ∈ argminsol( X)mi[ ( Y- g( X) )2]mi(YEl |X)∈arg⁡minsol(X)mi[(Y-sol(X))2]E(Y|X) \in \arg \min_{g(X)} E\Big[\big(Y - g(X)\big)^2\Big] que muy probablemente revelen un malentendido más profundo de las expectativas y expectativas condicionales. La prueba que conozco es la siguiente (puede encontrar otra …
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¿Por qué P (A, B | C) / P (B | C) = P (A | B, C)?
Entiendo P(A∩B)/P(B)=P(A|B)P(A∩B)/P(B)=P(A|B)P(A\cap B)/P(B) = P(A|B) . El condicional es la intersección de A y B dividida por toda el área de B. Pero, ¿por qué P(A∩B|C)/P(B|C)=P(A|B∩C)P(A∩B|C)/P(B|C)=P(A|B∩C)P(A\cap B|C)/P(B|C) = P(A|B \cap C) ? ¿Puedes darme algo de intuición? ¿No debería ser: P(A∩B∩C)/P(B,C)=P(A|B∩C)P(A∩B∩C)/P(B,C)=P(A|B∩C)P(A\cap B \cap C)/P(B,C) = P(A|B \cap C) ?
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La estadística más importante: ¿'90 por ciento de todas las mujeres sobrevivieron' o '90 por ciento de todas las que sobrevivieron eran mujeres'?
Considere las siguientes afirmaciones sobre el Titanic: Asunción 1: solo hombres y mujeres estaban en el barco Supuesto 2: había un gran número de hombres y mujeres. Declaración 1: el 90 por ciento de todas las mujeres sobrevivieron Declaración 2: 90 por ciento de todos los que sobrevivieron, eran mujeres …
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Teorema de Bayes con múltiples condiciones
No entiendo cómo se derivó esta ecuación. P(I|M1∩M2)≤P(I)P(I′)⋅P(M1|I)P(M2|I)P(M1|I′)P(M2|I′)P(I|M1∩M2)≤P(I)P(I′)⋅P(M1|I)P(M2|I)P(M1|I′)P(M2|I′)P(I|M_{1}\cap M_{2}) \leq \frac{P(I)}{P(I')}\cdot \frac{P(M_{1}|I)P(M_{2}|I)}{P(M_{1}|I')P(M_{2}|I')} Esta ecuación fue del documento "Trial by Probability", donde se dio el caso de OJ Simpson como un problema de ejemplo. El acusado está siendo juzgado por doble asesinato y se presentan dos evidencias contra él. M1M1M_{1} es …
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