Preguntas etiquetadas con probability

Estoy leyendo un libro de análisis de series temporales y la fórmula para la autocovarianza de muestra se define en el libro como: γˆ(h)=n−1∑t=1n−h(xt+h−x¯)(xt−x¯)γ^(h)=n−1∑t=1n−h(xt+h−x¯)(xt−x¯)\widehat{\gamma}(h) = n^{-1}\displaystyle\sum_{t=1}^{n-h}(x_{t+h}-\bar{x})(x_t-\bar{x}) conpara . es la media.γˆ(−h)=γˆ(h)γ^(−h)=γ^(h)\widehat{\gamma}(-h) = \widehat{\gamma}(h)\;ˉ xh=0,1,...,n−1h=0,1,...,n−1\;h = 0,1, ..., n-1x¯x¯\bar{x} ¿Alguien puede explicar intuitivamente por qué dividimos la suma por y no …

10 time-series  probability  mathematical-statistics 

Supongamos que tiene un conjunto de resistencias R, todas las cuales se distribuyen con media μ y varianza σ. Considere una sección de un circuito con el siguiente diseño: (r) || (r + r) || (r + r + r). La resistencia equivalente de cada parte es r, 2r y …

10 probability  sampling  variance 

Este es solo un ejemplo que he encontrado varias veces, por lo que no tengo ningún dato de muestra. Ejecutar un modelo de regresión lineal en R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1Es una variable continua. x2es categórico y tiene tres valores, por ejemplo, "Bajo", "Medio" y "Alto". …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

Muchas de las preguntas que publiqué en SE en el último mes han tenido como objetivo ayudarme a resolver este problema en particular. Todas las preguntas han sido respondidas, pero todavía no puedo encontrar una solución. Entonces, pensé que debería preguntar el problema que estoy tratando de resolver directamente. Sea …

10 distributions  mathematical-statistics  probability  function 

Esta pregunta ya tiene una respuesta aquí : ¿Cómo umbral de predicción de probabilidad multiclase para obtener una matriz de confusión? (1 respuesta) Cerrado hace 3 meses . Lo anterior es un ejemplo muy simple de tener una salida de clasificador de probabilidad para un caso de clase binaria, ya …

10 probability  classification  precision-recall  multi-class 

Que y sean eventos independientes, y que y sean eventos independientes. ¿Cómo demuestro que y son eventos independientes?AAABBBAAACCCAAAB∪CB∪CB\cup C Según la definición de eventos independientes, y son independientes si y solo siAAAB∪CB∪CB\cup CP(A∩(B∪C))=P(A)P(B∪C).P(A∩(B∪C))=P(A)P(B∪C).P(A\cap (B\cup C)) = P(A)P(B\cup C). Como y y y son independientes, sé que AAABBBAAACCCP(A∩B)=P(A)P(B)andP(A∩C)=P(A)P(C).P(A∩B)=P(A)P(B)andP(A∩C)=P(A)P(C).P(A\cap B) = P(A)P(B) …

10 probability  self-study  independence 

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 

Me hizo la siguiente pregunta un amigo. No pude ayudarla, pero espero que alguien me lo explique. No pude encontrar ningún ejemplo similar. Gracias por cualquier ayuda y explicación. P: Los resultados de 100 experimentos de lanzamiento de monedas se registran como 0 = "Cola" y 1 = "Cabeza". La …

9 probability  inference  bernoulli-distribution 

La función de densidad de probabilidad de una distribución uniforme (continua) se muestra arriba. El área bajo la curva es 1, lo que tiene sentido ya que la suma de todas las probabilidades en una distribución de probabilidad es 1. Formalmente, la función de probabilidad anterior (f (x)) se puede …

9 probability  distributions  uniform 

Deje que esté en . ¿Cuáles son la media y la matriz de covarianza de (con el máximo calculado por elemento)?Z∼N(μ,Σ)Z∼N(μ,Σ)Z \sim \mathcal N(\mu, \Sigma)RdRd\mathbb R^dZ+=max(0,Z)Z+=max(0,Z)Z_+ = \max(0, Z) Esto surge, por ejemplo, porque, si usamos la función de activación ReLU dentro de una red profunda, y asumimos a través …

9 probability  distributions  normal-distribution  moments  censoring 

Así que tuve una prueba de probabilidad y realmente no pude responder esta pregunta. Simplemente preguntó algo como esto: "Teniendo en cuenta que es una variable aleatoria, 0 , use la desigualdad correcta para demostrar qué es mayor o igual, E (X ^ 2) ^ 3 o E (X ^ …

9 probability  self-study  probability-inequalities 

Deje que X1,…,Xn∼U(0,1)X1,…,Xn∼U(0,1)X_1,\dots,X_n \sim U(0,1) sea independiente y identicallly distribuido variables aleatorias uniformes estándar. Let Yn=∑inX2iI seek: E[Yn−−√]Let Yn=∑inXi2I seek: E[Yn]\text{Let }\quad Y_n=\sum_i^nX_i^2 \quad \quad \text{I seek: } \quad \mathbb{E}\big[\sqrt{Y_n } \big] La expectativa de es fácil:YnYnY_n E[X2]E[Yn]=∫10y2y√=13=E[∑inX2i]=∑inE[X2i]=n3E[X2]=∫01y2y=13E[Yn]=E[∑inXi2]=∑inE[Xi2]=n3\begin{align} \mathbb{E}\left[X^2\right] &=\int_0^1\frac{y}{2\sqrt{y}}=\frac{1}{3}\\ \mathbb{E}\left[Y_n\right] &=\mathbb{E}\left[\sum_i^nX_i^2\right] = \sum_i^n\mathbb{E}\left[X_i^2\right]=\frac{n}{3} \end{align} Ahora para la parte aburrida. …

9 probability  expected-value  uniform  central-limit-theorem  mgf 

Deje que sea ​​IID y . Parece obvio, pero tengo problemas para derivarlo formalmente.ˉ X = ∑ n i = 1 X i E [ X iXyoXyoX_iX¯= ∑nortei = 1XyoX¯=∑yo=1norteXyo\bar{X} = \sum_{i=1}^{n} X_imi[ XyoX¯] =? mi[XyoX¯]= ? E\left[\frac{X_i}{\bar{X}}\right] = \ ?

9 probability  random-variable  expected-value 

Necesito asegurarme de que mi mapa del sitio XML tenga menos del basura (enlaces rotos). La lista de URL está en los cientos de miles, e incluso si pudiera ser factible probarlos todos 1 por 1, preferiría no hacerlo, por muchas razones:1 %1%1\% 1 - Saved bandwidth 2 - Faster …

9 probability  confidence-interval  sample-size 

Bueno, no podemos, ver por ejemplo https://en.wikipedia.org/wiki/Subindependence para un contraejemplo interesante. Pero la verdadera pregunta es: ¿hay alguna forma de fortalecer la condición para que siga la independencia? Por ejemplo, ¿hay algún conjunto de funciones modo que si para todo entonces, la independencia siga? Y, ¿qué tan grande debe ser …

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