Preguntas etiquetadas con probability

Pregunta original (25/7/14): ¿Tiene sentido esta cita de los medios de comunicación o hay una mejor manera estadística de ver la avalancha de accidentes aéreos recientes? Sin embargo, Barnett también llama la atención sobre la teoría de la distribución de Poisson, lo que implica que los intervalos cortos entre choques …

15 probability  poisson-distribution 

Las pruebas de permutación (también llamadas prueba de aleatorización, prueba de aleatorización o prueba exacta) son muy útiles y resultan útiles cuando t-testno se cumple el supuesto de distribución normal requerido por ejemplo y cuando se transforman los valores mediante la clasificación de prueba no paramétrica como Mann-Whitney-U-testconduciría a la …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

Tengo una muestra de aproximadamente 1000 valores. Estos datos se obtienen del producto de dos variables aleatorias independientes . La primera variable aleatoria tiene una distribución uniforme . La distribución de la segunda variable aleatoria no se conoce. ¿Cómo puedo estimar la distribución de la segunda variable aleatoria ( )?ξ …

15 probability  distributions  mathematical-statistics 

Estoy estudiando un curso de aprendizaje automático y las diapositivas de la conferencia contienen información que encuentro contradictoria con el libro recomendado. El problema es el siguiente: hay tres clasificadores: clasificador A que proporciona un mejor rendimiento en el rango inferior de los umbrales, clasificador B que proporciona un mejor …

15 machine-learning  probability  data-visualization  classification  roc 

Estoy trabajando con un conjunto de datos que tiene N alrededor de 200,000. En las regresiones, veo valores de significancia muy pequeños << 0.001 asociados con tamaños de efectos muy pequeños, por ejemplo, r = 0.028. Lo que me gustaría saber es, ¿hay alguna forma de principio de decidir un …

15 regression  probability  statistical-significance  sample-size 

Supongamos que tengo muestras de dos poblaciones distintas. Si mido cuánto tiempo le toma a cada miembro hacer una tarea, puedo estimar fácilmente la media y la varianza de cada población. Si ahora planteo una combinación aleatoria con un individuo de cada población, ¿puedo estimar la probabilidad de que el …

15 probability  normal-distribution 

Estoy escribiendo sobre el uso de una 'distribución de probabilidad conjunta' para una audiencia que sería más probable que comprenda la 'distribución multivariada', así que estoy considerando usar la posterior. Sin embargo, no quiero perder el significado mientras hago esto. Wikipedia parece indicar que estos son sinónimos. ¿Son ellos? ¿Si …

15 probability  terminology  joint-distribution  definition 

El valor esperado de una distribución es la media, es decir, el valor promedio ponderado E [ x ] = ∫ + ∞ - ∞ xf(x)f(x)f(x)E[x]=∫+∞−∞xf(x)dxE[x]=∫−∞+∞xf(x)dXE[x]=\int_{-\infty}^{+\infty} x \, \, f(x) dx El valor más probable es el modo, que es el valor más probable. Sin embargo, ¿esperamos de alguna manera …

15 probability  distributions  chi-squared  expected-value  mode 

Estoy tratando de entender las cadenas de Markov usando SAS. Entiendo que un proceso de Markov es uno en el que el estado futuro depende solo del estado actual y no del estado pasado y hay una matriz de transición que captura la probabilidad de transición de un estado a …

15 probability  simulation  mcmc  monte-carlo  markov-process 

En la teoría de la probabilidad, una variable aleatoria no negativa XXX se llama retícula si existe d≥0d≥0d \geq 0 modo que ∑∞n=0P(X=nd)=1∑n=0∞P(X=nd)=1\sum_{n=0}^{\infty}P(X=nd) = 1 . ¿Existe una interpretación geométrica de por qué esta definición se llama red?

15 probability 

Para que el CLT se mantenga, necesitamos la distribución que deseamos aproximar para tener una media y una varianza finita σ 2 . ¿Sería cierto decir que para el caso de la distribución de Cauchy, cuya media y varianza no están definidas, el Teorema del límite central no puede proporcionar …

15 probability  central-limit-theorem  asymptotics  cauchy 

En el libro de Steven Pinker Better Angels of Our Nature , señala que La probabilidad es una cuestión de perspectiva. Visto a una distancia suficientemente cercana, los eventos individuales tienen causas determinadas. Incluso se puede predecir un lanzamiento de moneda a partir de las condiciones iniciales y las leyes …

15 probability  central-limit-theorem  intuition 

¿Podemos decir algo sobre la dependencia de una variable aleatoria y una función de una variable aleatoria? Por ejemplo, ¿ X2X2X^2 depende de XXX ?

15 probability  random-variable 

Pr(data)Pr(data)\Pr(\textrm{data}) Pr(parameters∣data)=Pr(data∣parameters)Pr(parameters)Pr(data)Pr(parameters∣data)=Pr(data∣parameters)Pr(parameters)Pr(data)\Pr(\text{parameters} \mid \text{data}) = \frac{\Pr(\textrm{data} \mid \textrm{parameters}) \Pr(\text{parameters})}{\Pr(\text{data})} se llama una constante de normalización . ¿Qué es exactamente? ¿Cual es su propósito? ¿Por qué se ve como ? ¿Por qué no depende de los parámetros?Pr(data)Pr(data)\Pr(data)

15 probability  bayesian 

Como estudiante de física, he experimentado la conferencia "Por qué soy bayesiano" tal vez media docena de veces. Siempre es lo mismo: el presentador explica con aire de suficiencia cómo la interpretación bayesiana es superior a la interpretación frecuentista supuestamente empleada por las masas. Mencionan la regla de Bayes, marginación, …

15 probability  bayesian  frequentist