Preguntas etiquetadas con probability

Me preguntaba qué paquete estadístico de software recomiendan ustedes para realizar la Inferencia Bayesiana. Por ejemplo, sé que puede ejecutar openBUGS o winBUGS como independientes o también puede llamarlos desde R. Pero R también tiene varios de sus propios paquetes (MCMCPack, BACCO) que pueden hacer análisis bayesianos. ¿Alguien tiene alguna …

14 r  probability  bayesian  inference  bugs 

Esta pregunta surge de la que se hace aquí acerca de un límite en las funciones generadoras de momento (MGF). Supongamos que XXX es una variable aleatoria media cero limitada que toma valores en [−σ,σ][−σ,σ][-\sigma, \sigma] y deja que G(t)=E[etX]G(t)=E[etX]G(t) = E[e^{tX}] sea ​​su MGF. Desde un ligado utilizado en …

14 probability  probability-inequalities  mgf 

Me gustaría (en un futuro lejano) enseñar estadísticas a los niños. Para el caso, me alegraría saber de software (obviamente estoy tendiendo a FOSS), o aplicaciones web, que son útiles para explicar ideas estadísticas / probabilísticas a los niños (o adultos para el caso). Puede usarlo el instructor, los niños …

14 probability  references  software  teaching 

Parece haber mucha confusión en la comparación de usar glmnetdentro caretpara buscar una lambda óptima y usar cv.glmnetpara hacer la misma tarea. Se plantearon muchas preguntas, por ejemplo: Modelo de clasificación train.glmnet vs. cv.glmnet? ¿Cuál es la forma correcta de usar glmnet con caret? Validación cruzada de `glmnet` usando` caret` …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

Contexto : Quiero trazar una línea en un diagrama de dispersión que no aparece paramétrico, por lo tanto, estoy usando geom_smooth()en ggploten R. Devuelve automáticamente. geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method = x' to …

14 r  gam  splines  loess  r  data-visualization  boxplot  mathematical-statistics  theory  sufficient-statistics  machine-learning  classification  correlation  svm  feature-selection  probability  stochastic-processes  machine-learning  reinforcement-learning 

He creado una regresión logística usando el siguiente código: full.model.f = lm(Ft_45 ~ ., LOG_D) base.model.f = lm(Ft_45 ~ IP_util_E2pl_m02_flg) step(base.model.f, scope=list(upper=full.model.f, lower=~1), direction="forward", trace=FALSE) Luego utilicé el resultado para crear un modelo final: final.model.f = lm(Ft_45 ~ IP_util_E2pl_m02_flg + IP_util_E2_m02_flg + AE_NumVisit1_flg + OP_NumVisit1_m01_flg + IP_TotLoS_m02 + Ft1_45 + …

14 r  probability  logistic 

Tengo variables aleatorias X0 0, X1, ... , XnorteX0 0,X1,...,XnorteX_0,X_1,\dots,X_n . X0X0X_0 tiene una distribución normal con media μ>0μ>0\mu>0 y varianza 111 . Los X1,…,XnX1,…,XnX_1,\dots,X_n rvs se distribuyen normalmente con media 000 y varianza 111 . Todo es mutuamente independiente. Supongamos que EEE denota el evento de que X0 0X0 …

14 probability  normal-distribution 

El teorema del límite central establece que la media de las variables iid, cuando NNN va al infinito, se distribuye normalmente. Esto plantea dos preguntas: ¿Podemos deducir de esto la ley de los grandes números? Si la ley de los números grandes dice que la media de una muestra de …

14 probability  central-limit-theorem  law-of-large-numbers 

Los paquetes de software para la detección de motivos de red pueden arrojar puntajes Z enormemente altos (el más alto que he visto es más de 600,000, pero los puntajes Z de más de 100 son bastante comunes). Planeo mostrar que estos puntajes Z son falsos. Las puntuaciones Z enormes …

14 probability  normal-distribution  p-value  approximation  z-statistic 

Hay un servicio web donde puedo solicitar información sobre un artículo aleatorio. Por cada solicitud, cada artículo tiene la misma probabilidad de ser devuelto. Puedo seguir solicitando artículos y registrar el número de duplicados y únicos. ¿Cómo puedo usar estos datos para estimar el número total de artículos?

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Esta pregunta está inspirada en un mini-juego de Pokemon Soulsilver: Imagine que hay 15 bombas ocultas en esta área de 5x6 (EDITAR: máximo 1 bomba / celda): Ahora, ¿cómo calcularía la probabilidad de encontrar una bomba en un campo específico, dados los totales de fila / columna? Si observa la …

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¿Por qué el área bajo la curva ROC es la probabilidad de que un clasificador clasifique una instancia "positiva" elegida al azar (de las predicciones recuperadas) más alta que una instancia "positiva" elegida al azar (de la clase positiva original)? ¿Cómo se prueba matemáticamente esta afirmación usando integral, dando los …

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Sé que KL Divergence no es simétrica y no puede considerarse estrictamente como una métrica. Si es así, ¿por qué se usa cuando JS Divergence satisface las propiedades requeridas para una métrica? ¿Hay escenarios en los que se puede utilizar la divergencia KL pero no la divergencia JS o viceversa?

14 probability  distributions  kullback-leibler  metric 

Creo que esto es un poco básico, pero digamos que tengo una variable aleatoria XXX , ¿es la probabilidad PAG( X≤ a )PAG(X≤un)P(X \leq a) la misma que P(f(X)≤f(a))PAG(F(X)≤F(un))P(f(X) \leq f(a)) para cualquier función continua con valor real fFf ?

13 probability  distributions 

Estoy confundido entre los dos términos "función generadora de probabilidad" y "función generadora de momento". ¿Cómo difieren esos términos?

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