Questions marquées «conditional-probability»

La probabilité qu'un événement A se produise, lorsqu'un autre événement B est connu pour se produire ou pour s'être produit. Il est couramment désigné par P (A | B).

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Dérivation des distributions conditionnelles d'une distribution normale multivariée
Nous avons un vecteur normal multivarié Y∼N(μ,Σ)Y∼N(μ,Σ){\boldsymbol Y} \sim \mathcal{N}(\boldsymbol\mu, \Sigma) . Envisagez de partitionner μμ\boldsymbol\mu et YY{\boldsymbol Y} en μ=[μ1μ2]μ=[μ1μ2]\boldsymbol\mu = \begin{bmatrix} \boldsymbol\mu_1 \\ \boldsymbol\mu_2 \end{bmatrix} Y=[y1y2]Y=[y1y2]{\boldsymbol Y}=\begin{bmatrix}{\boldsymbol y}_1 \\ {\boldsymbol y}_2 \end{bmatrix} avec une partition similaire de ΣΣ\Sigma en [Σ11Σ21Σ12Σ22][Σ11Σ12Σ21Σ22] \begin{bmatrix} \Sigma_{11} & \Sigma_{12}\\ \Sigma_{21} & \Sigma_{22} \end{bmatrix} …
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Un exemple: régression LASSO utilisant glmnet pour les résultats binaires
Je commence à me familiariser avec l’utilisation de glmnetavec LASSO Regression, où mon résultat d’intérêt est dichotomique. J'ai créé un petit cadre de données fictif ci-dessous: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- …
78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 
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Comment générer des nombres aléatoires corrélés (étant donné les moyennes, les variances et le degré de corrélation)?
Je suis désolé si cela semble un peu trop fondamental, mais je suppose que je cherche simplement à confirmer que nous comprenons. J'ai l'impression que je devrais le faire en deux étapes et j'ai commencé à essayer de grogner des matrices de corrélation, mais cela commence à peine à sembler …
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Une généralisation du droit des attentes itérées
Je suis récemment tombé sur cette identité: E[E(Y|X,Z)|X]=E[Y|X]E[E(Y|X,Z)|X]=E[Y|X]E \left[ E \left(Y|X,Z \right) |X \right] =E \left[Y | X \right] Je suis bien sûr familier avec la version simplifiée de cette règle, à savoir que mais je n’ai pas pu trouver de justification pour sa généralisation.E[E(Y|X)]=E(Y)E[E(Y|X)]=E(Y)E \left[ E \left(Y|X \right) \right]=E …
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Quelle est l'intuition derrière la formule de probabilité conditionnelle?
La formule de la probabilité conditionnelle d' AA\text{A} happening étant donné que BB\text{B} est arrivé est la suivante : P(A | B)=P(A∩B)P(B).P(A | B)=P(A∩B)P(B). P\left(\text{A}~\middle|~\text{B}\right)=\frac{P\left(\text{A} \cap \text{B}\right)}{P\left(\text{B}\right)}. Mon manuel explique l'intuition derrière cela en termes de diagramme de Venn. Étant donné que BB\text{B} s'est produit, la seule façon pour AA\text{A} …
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R: Random Forest lançant NaN / Inf dans l'erreur «appel de fonction étrangère» malgré l'absence de NaN dans l'ensemble de données [fermé]
Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé il y a 2 ans . J'utilise caret pour exécuter une forêt aléatoire validée de façon croisée …
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Le paradoxe des données iid (du moins pour moi)
En ce qui concerne ma connaissance globale (et rares) sur les permis de statistiques, je compris que si X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1, X_2,..., X_n sont des variables aléatoires iid, alors comme le terme l'indique, elles sont indépendantes et identiquement distribuées. Ce qui me préoccupe ici est l'ancienne propriété des échantillons iid, qui se …
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Problème de Monty Hall avec un Monty faillible
Monty savait parfaitement si la Porte avait une chèvre derrière (ou était vide). Ce fait permet au joueur de doubler son taux de réussite au fil du temps en passant des «suppositions» à l'autre porte. Et si les connaissances de Monty n'étaient pas parfaites? Et si parfois le prix était …
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Y a-t-il une différence entre fréquentiste et bayésien sur la définition de la vraisemblance?
Certaines sources affirment que la fonction de vraisemblance n'est pas une probabilité conditionnelle, d'autres le disent. C'est très déroutant pour moi. Selon la plupart des sources que j'ai vues, la probabilité d'une distribution avec le paramètre , devrait être un produit de fonctions de masse de probabilité pour n échantillons …
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