Preguntas etiquetadas con probability

Sé que la prueba de la transformación integral de probabilidad se ha dado varias veces en este sitio. Sin embargo, las pruebas que encontré utilizan la hipótesis de que el CDF está aumentando estrictamente (junto, por supuesto, con la hipótesis de que es una variable aleatoria continua). Sé que en …

9 probability  cdf 

que sean variables aleatorias definidas en el mismo espacio de probabilidad y que la covarianza de e sea ​​finita, entonces la ley de la fórmula de covarianza / descomposición de covarianza total establece: ¿Cuál es la interpretación de y \ text {(ii)} ?X,Y,ZX,Y,ZX,Y,ZXXXYYYCov(X,Y)=E[Cov(X,Y|Z)](i)+Cov[E(X|Z),E(Y|Z)](ii)Cov(X,Y)=E[Cov(X,Y|Z)]⏟(i)+Cov[E(X|Z),E(Y|Z)]⏟(ii)\begin{align} \text{Cov}(X,Y)=\underbrace{\mathbb{E}\big[\text{Cov}(X,Y\lvert Z)\big]}_{\text{(i)}}+\underbrace{\text{Cov}\big[\mathbb{E}(X\lvert Z),\mathbb{E}(Y\lvert Z)\big]}_{\text{(ii)}} \end{align}(i)(i)\text{(i)}(ii)(ii)\text{(ii)} Mis pensamientos: …

9 probability  covariance  variance-decomposition 

Parte de una serie de intentos de entender Bayesiano vs Frecuente: 1 2 3 4 5 6 7 Creo que obtengo la diferencia de cómo los bayesianos y los frecuentistas abordan la elección entre hipótesis , pero no estoy muy seguro de si eso o cómo se supone que me …

9 probability  bayesian  frequentist  definition  philosophical 

Sabemos que si , entonces donde es la función Digamma ¿Hay una forma fácil para ?p∼Beta(α,β)p∼Beta(α,β)p \sim Beta(\alpha, \beta)E[lnp]=ψ(α)−ψ(α+β)E[ln⁡p]=ψ(α)−ψ(α+β) \mathbb{E}[\ln p] = \psi(\alpha) - \psi(\alpha + \beta) ψ(.)ψ(.)\psi(.)E[ln(1−p)]E[ln⁡(1−p)] \mathbb{E}[\ln (1-p)]

9 probability  distributions  beta-distribution 

Estoy tratando de cuantificar el grado de inflación (es decir, cómo se ajustan mejor los puntos de datos observados a los esperados). Una forma es mirar el gráfico QQ. Pero me gustaría calcular algún indicador numérico para la inflación, lo que significa qué tan bien se ajusta lo observado a …

9 probability  distributions  qq-plot 

Suponga el siguiente modelo de regresión bivariado: yyo= βXyo+tuyo,yyo=βXyo+tuyo, y_i = \beta x_i + u_i, dónde tuyotuyou_i es iid norte( 0 ,σ2= 9 )norte(0 0,σ2=9 9)N(0, \sigma^2 = 9) para i = 1 , ... , nyo=1,...,nortei = 1,\ldots, n. Suponga un previo informativo , entonces se puede demostrar que …

9 probability  self-study  bayesian  confidence-interval  credible-interval 

Para un clasificador probabilístico de múltiples clases podemos obtener probabilidades de pertenencia de un nuevo punto a cada clase ; en el caso de 3 clases, suponga que obtenemos , por lo tanto, la clase más probable de x es . Ahora suponga que tenemos un svm de varias clases …

9 probability  classification  svm  unsupervised-learning  uncertainty 

Dejar U1,…,UnU1,…,UnU_1, \ldots, U_n ser nnn iid variables aleatorias uniformes discretas en (0,1) y sus estadísticas de orden sean U(1),…,U(n)U(1),…,U(n)U_{(1)}, \ldots, U_{(n)}. Definir Di=U(i)−U(i−1)Di=U(i)−U(i−1)D_i=U_{(i)}-U_{(i-1)} para i=1,…,ni=1,…,ni=1, \ldots, n con U0=0U0=0U_0=0. Estoy tratando de averiguar la distribución conjunta de UiUiU_i's y su distribución marginal y posiblemente sus primeros momentos. ¿Alguien puede …

9 probability  distributions  order-statistics  joint-distribution 

Suponga que un conjunto de nodos está disperso sobre una superficie 2D modo que para cualquier , el número de nodos dentro de sigue una distribución de Poisson con parámetro , dondemuestra el área del subconjunto y es la intensidad de los puntos (número promedio de puntos por unidad de …

9 probability 

Esta pregunta ya tiene respuestas aquí : ¿Qué tipo de información es la información de Fisher? (3 respuestas) Cerrado hace 7 meses . Wikipedia nos dice que el puntaje juega un papel importante en la desigualdad Cramér-Rao. También enuncia la definición: V=∂∂θIniciar sesiónL ( θ ; X)V=∂∂θIniciar sesión⁡L(θ;X)V = \frac{\partial}{\partial …

9 intuition  probability 

Estoy trabajando a mi manera (autoestudio) a través del libro de ET Jaynes Probability Theory - The Logic of Science Problema original El ejercicio 2.1 dice: "¿Es posible encontrar una fórmula general para análoga a [la fórmula ] de las reglas de producto y suma. Si es así, deduzca; si …

9 probability  bayesian  self-study  conditional-probability 

Tengo la siguiente serie de tiempo obtenido utilizando los datos publicados a continuación. Para un tamaño de ventana deslizante de 10, estoy tratando de calcular la divergencia KL entre el PMF de los valores dentro de la ventana deslizante actual y el PMF del historial con el objetivo final de …

9 time-series  probability  multivariate-analysis  histogram  kullback-leibler 

Una manzana se encuentra en el vértice de pentágono , y un gusano se encuentra a dos vértices de distancia, en C . Todos los días el gusano se arrastra con igual probabilidad a uno de los dos vértices adyacentes. Así, después de un día, el gusano está en el …

8 probability  markov-process 

Supongamos que T1,T2,…T1,T2,…T_1, T_2, \dots sean secuencias de variables aleatorias exponenciales con el parámetro λλ\lambda . La suma Sn=T1+T2+⋯+TnSn=T1+T2+⋯+TnS_n = T_1 + T_2 + \dots + T_n es una distribución Gamma. Ahora, como entiendo, la distribución de Poisson se define por NtNtN_t siguiente manera: Nt=max{k:Sk≤t}Nt=max{k:Sk≤t}N_t = \max\{k: S_k \le t\} …

8 distributions  probability  poisson-distribution  exponential  gamma-distribution 

Si lanza una moneda y obtiene 268 caras y 98 colas, puede calcular la probabilidad de que la moneda sea justa de varias maneras. Una observación simple y heurística probablemente concluiría que tal moneda es injusta. He calculado el valor p en R con: > coin <- pbinom(98, 366, 0.5) …

8 probability