Preguntas etiquetadas con conditional-probability

Al estudiar la selección de covarianza, una vez leí el siguiente ejemplo. Con respecto al siguiente modelo: Su matriz de covarianza y matriz de covarianza inversa se dan de la siguiente manera, No entiendo por qué la independencia de e es decidido por la covarianza inversa aquí?yXxxyyy ¿Cuál es la …

10 machine-learning  bayesian  conditional-probability  covariance  graphical-model 

Cerrada . Esta pregunta necesita detalles o claridad . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Agregue detalles y aclare el problema editando esta publicación . Cerrado hace 2 años . Estoy leyendo a Luce (1959) . Entonces encontré esta declaración: Cuando una persona elige entre alternativas, muy …

10 probability  logistic  self-study  conditional-probability  multinomial 

Me gustaría saber cómo interpretar correctamente las gráficas de densidad condicional. He insertado dos a continuación que creé en R con cdplot. Por ejemplo, ¿la probabilidad de que el resultado sea ​​igual a 1 cuando Var 1 es 150 aproximadamente 80%? El área gris oscuro es la que es la …

10 r  data-visualization  interpretation  conditional-probability  pdf 

Digamos que estoy haciendo 10,000 lanzamientos de una moneda. Me gustaría saber la probabilidad de cuántas vueltas se necesitan para obtener 4 o más caras consecutivas seguidas. El recuento funcionaría de la siguiente manera, contaría una ronda sucesiva de lanzamientos siendo solo cabezas (4 cabezas o más). Cuando una cola …

10 probability  distributions  self-study  conditional-probability 

Cuando se entrena un modelo parametrizado (por ejemplo, para maximizar la probabilidad) a través del descenso de gradiente estocástico en algún conjunto de datos, se supone comúnmente que las muestras de entrenamiento se extraen de la distribución de datos de entrenamiento. Entonces, si el objetivo es modelar una distribución conjunta …

10 machine-learning  conditional-probability  reinforcement-learning  gradient-descent 

Si alguna vez hubo un caso en el que esto quedó claro es con el problema de Monty Hall. Incluso el gran Paul Erdos se dejó engañar por este problema. Mi pregunta que puede ser difícil de responder es de qué se trata la probabilidad de que podamos tener tanta …

10 probability  conditional-probability  paradox  heuristic 

Me pregunto si las probabilidades condicionales son exclusivas del bayesianismo o si son más un concepto general que se comparte entre varias escuelas de pensamiento entre las estadísticas / personas probabilísticas. Supongo que sí, porque supongo que nadie puede es lógico, por lo que creo que los frecuentistas al menos …

10 bayesian  conditional-probability 

Primero, permítanme reconocer por adelantado que no estoy tan versado en estadística y matemáticas como me gustaría estar. Algunos podrían decir que tienen el conocimiento suficiente para ser peligrosos. : DI me disculpo si no estoy usando la terminología correctamente. Estoy tratando de modelar las probabilidades de un sistema en …

10 markov-process  conditional-probability 

Hay muchas preguntas (como esta ) sobre cierta ambigüedad con la fórmula bayesiana en caso continuo. p(θ|x)=p(x|θ)⋅p(θ)p(x)p(θ|x)=p(x|θ)⋅p(θ)p(x)p(\theta | x) = \frac{p(x | \theta) \cdot p(\theta)}{p(x)} A menudo, la confusión surge del hecho de que la definición de distribución condicional se explica como siendo función de la dada un fijo .f(variable|parameter)f(variable|parameter)f(variable …

10 distributions  bayesian  conditional-probability  likelihood 

Estoy tratando de tener una intuición más clara detrás: "Si hace que sea más probable, entonces hace que sea más probable", es decirAAABBBBBBAAA Supongamos que denota el tamaño del espacio en el que están y , luegon(S)n(S)n(S)AAABBB Reclamación: entoncesP(B|A)>P(B)P(B|A)>P(B)P(B|A)>P(B)n(AB)/n(A)>n(B)/n(S)n(AB)/n(A)>n(B)/n(S)n(AB)/n(A) > n(B)/n(S) entoncesn(AB)/n(B)>n(A)/n(S)n(AB)/n(B)>n(A)/n(S)n(AB)/n(B) > n(A)/n(S) que esP(A|B)>P(A)P(A|B)>P(A)P(A|B)>P(A) Entiendo las matemáticas, pero …

9 probability  inference  conditional-probability  intuition  association-measure 

Supongamos que queremos calcular algunas expectativas: EYEX|Y[f(X,Y)]EYEX|Y[f(X,Y)]E_YE_{X|Y}[f(X,Y)] Supongamos que queremos aproximar esto usando la simulación de Monte Carlo. EYEX|Y[f(X,Y)]≈1RS∑r=1R∑s=1Sf(xr,s,yr)miYmiXEl |Y[F(X,Y)]≈1RS∑r=1R∑s=1SF(Xr,s,yr)E_YE_{X|Y}[f(X,Y)] \approx \frac1{RS}\sum_{r=1}^R\sum_{s=1}^Sf(x^{r,s},y^r) Pero supongamos que es costoso para extraer muestras de ambas distribuciones, por lo que sólo podemos darnos el lujo de dibujar un número fijo . KKK ¿Cómo debemos …

9 optimization  conditional-probability  simulation  expected-value  monte-carlo 

Dado que , el distr. Condicional. de Y es χ 2 ( 2 n ) . N tiene distr. Marginal de Poisson ( θ ), θ es una constante positiva.norte= nN=nN = nYYYχ2( 2 n )χ2(2n)\chi ^2(2n)norteNNθθ\thetaθθ\theta Demuestre que, como , ( Y - E ( Y ) ) / …

9 self-study  poisson-distribution  conditional-probability  convergence  central-limit-theorem 

En el documento original de pLSA, el autor, Thomas Hoffman, establece un paralelismo entre las estructuras de datos de pLSA y LSA que me gustaría discutir con usted. Antecedentes: Inspirándose en la recuperación de información, supongamos que tenemos una colección de documentos y un vocabulario de términosNNND={d1,d2,....,dN}D={d1,d2,....,dN}D = \lbrace d_1, …

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Supongamos que tengo una muestra de frecuencias de 4 eventos posibles: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 y tengo las probabilidades esperadas de que ocurran mis eventos: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Con la suma de las …

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Sé lo que es una distribución de probabilidad condicional. Pero, ¿qué es exactamente la probabilidad condicional completa ?

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