Questions marquées «probability»

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

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Quelles sont les limites de queue connues les plus nettes pour les variables distribuées
Soit une variable aléatoire distribuée khi carré avec k degrés de liberté. Quelles sont les limites connues les plus précises pour les probabilités suivantesX∼χ2kX∼χk2X \sim \chi^2_kkkk P[X&gt;t]≤1−δ1(t,k)P[X&gt;t]≤1−δ1(t,k) \mathbb{P}[X > t] \leq 1 - \delta_1(t, k) et P[X&lt;z]≤1−δ2(z,k)P[X&lt;z]≤1−δ2(z,k) \mathbb{P}[X < z] \leq 1 - \delta_2(z, k) où et δ 2 sont …
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Wolfram Mathworld fait-il une erreur en décrivant une distribution de probabilité discrète avec une fonction de densité de probabilité?
Habituellement, une distribution de probabilité sur des variables discrètes est décrite à l'aide d'une fonction de masse de probabilité (PMF): Lorsque nous travaillons avec des variables aléatoires continues, nous décrivons les distributions de probabilité en utilisant une fonction de densité de probabilité (PDF) plutôt qu'une fonction de masse de probabilité. …
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Si
Question Si sont IID, alors calculez , où .X1,⋯,Xn∼N(μ,1)X1,⋯,Xn∼N(μ,1)X_1,\cdots,X_n \sim \mathcal{N}(\mu, 1)E(X1∣T)E(X1∣T)\mathbb{E}\left( X_1 \mid T \right)T=∑iXiT=∑iXiT = \sum_i X_i Tentative : veuillez vérifier si les informations ci-dessous sont correctes. Disons que nous prenons la somme de ces attentes conditionnelles telles que Cela signifie que chaque puisque sont IID.∑iE(Xi∣T)=E(∑iXi∣T)=T.∑iE(Xi∣T)=E(∑iXi∣T)=T.\begin{align} \sum_i \mathbb{E}\left( …
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Probabilité que l'hypothèse nulle soit vraie
Donc, cela peut être une question courante, mais je n'ai jamais trouvé de réponse satisfaisante. Comment déterminez-vous la probabilité que l'hypothèse nulle soit vraie (ou fausse)? Supposons que vous offriez aux élèves deux versions différentes d'un test et que vous vouliez voir si les versions étaient équivalentes. Vous effectuez un …
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Pourquoi le nombre de variables uniformes continues sur (0,1) nécessaires pour que leur somme dépasse un a-t-il une moyenne
Résumons un flux de variables aléatoires, ; soit le nombre de termes dont nous avons besoin pour que le total dépasse un, c'est-à-dire que est le plus petit nombre tel queXiiid∼U(0,1)Xi∼iidU(0,1)X_i \overset{iid}\sim \mathcal{U}(0,1)YYYYYY X1+X2+⋯+XY&gt;1.X1+X2+⋯+XY&gt;1.X_1 + X_2 + \dots + X_Y > 1. Pourquoi la moyenne de égale à la constante …
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Comment calculer le chevauchement entre les densités de probabilité empiriques?
Je cherche une méthode pour calculer la zone de chevauchement entre deux estimations de densité de noyau dans R, comme mesure de similitude entre deux échantillons. Pour clarifier, dans l'exemple suivant, il me faudrait quantifier l'aire de la région de chevauchement violacé: library(ggplot2) set.seed(1234) d &lt;- data.frame(variable=c(rep("a", 50), rep("b", 30)), …
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Distribution de la convolution des variables normales au carré et chi carré?
le problème suivant est apparu récemment lors de l'analyse des données. Si la variable aléatoire X suit une distribution normale et Y suit une distribution χ2nχn2\chi^2_n (avec n ddl), comment Z=X2+Y2Z=X2+Y2Z = X^2 + Y^2 distribué? Jusqu'à présent, je suis venu avec le pdf de Y2Y2Y^2 : ψ2n(x)====∂F(x−−√)∂x(∫x√0tn/2−1⋅e−t/22n/2Γ(n/2)dt)′x12n/2Γ(n/2)⋅(x−−√)n/2−1⋅e−x√/2⋅(x−−√)′x12n/2−1Γ(n/2)⋅xn/4−1⋅e−x√/2ψn2(x)=∂F(x)∂x=(∫0xtn/2−1⋅e−t/22n/2Γ(n/2)dt)x′=12n/2Γ(n/2)⋅(x)n/2−1⋅e−x/2⋅(x)x′=12n/2−1Γ(n/2)⋅xn/4−1⋅e−x/2\begin{eqnarray} \psi^2_n(x) &=& …
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Un exemple pratique pour MCMC
Je passais par quelques conférences liées à MCMC. Cependant, je ne trouve pas un bon exemple de la façon dont il est utilisé. Quelqu'un peut-il me donner un exemple concret? Tout ce que je peux voir, c'est qu'ils dirigent une chaîne de Markov et disent que sa distribution stationnaire est …
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