Questions marquées «probability»

Une probabilité fournit une description quantitative de l'occurrence probable d'un événement particulier.

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Quelle est la différence entre «vraisemblance» et «probabilité»?
La page wikipedia affirme que probabilité et probabilité sont des concepts distincts. Dans le langage non technique, le terme "probabilité" est généralement synonyme de "probabilité", mais dans l’utilisation statistique, il existe une distinction claire entre les perspectives: le nombre représentant la probabilité de certains résultats observés étant donné un ensemble …
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Pourquoi avons-nous besoin de sigma-algèbres pour définir des espaces de probabilité?
Nous avons une expérience aléatoire avec différents résultats formant l’ espace échantillon Ω ,Ω,\Omega, sur lesquels nous examinons avec intérêt certains modèles appelés événements Les sigma-algèbres (ou sigma-champs) sont constitués d'événements auxquels une mesure de probabilité peut être affectée. Certaines propriétés sont remplies, notamment l'inclusion de l'ensemble null et de …
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Probabilité d'un seul événement futur dans la vie réelle: qu'est-ce que cela signifie quand on dit que «Hillary a 75% de chances de gagner»?
Comme l'élection est un événement ponctuel, ce n'est pas une expérience qui peut être répétée. Alors, que veut dire techniquement l'expression "Hillary a 75% de chances de gagner" ? Je cherche une définition statistiquement correcte, pas une définition intuitive ou conceptuelle. Je suis un amateur de statistiques amateurs qui tente …
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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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Existe-t-il une base * mathématique * pour le débat bayésien vs fréquentiste?
Il est dit sur Wikipedia que: les mathématiques [de probabilité] sont largement indépendantes de toute interprétation de probabilité. Question: Alors, si nous voulons être mathématiquement corrects, ne devrions-nous pas rejeter toute interprétation de la probabilité? C'est-à-dire que le bayésien et le fréquentisme sont mathématiquement incorrects? Je n'aime pas la philosophie, …
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