Questions marquées «probability»

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

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Le pari de Blackwell
J'ai lu le paradoxe des paris de Blackwell sur le placard Futility . Voici le résumé: vous êtes présenté avec deux enveloppes, et . Les enveloppes contiennent une somme d'argent aléatoire, mais vous ne savez rien de la distribution de l'argent. Vous en ouvrez un, vérifiez combien il y a …
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Y aura-t-il jamais un Tribble malheureux à Oz?
Voici un problème amusant apporté par un étudiant. Bien qu'il ait été formulé à l'origine en termes de balles annihilantes mutuellement tirées à intervalles réguliers par un pistolet, j'ai pensé que vous pourriez profiter d'une présentation plus paisible. Dans le monde plat infini d'Oz, la route de la brique jaune …
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Le théorème de Slutsky est-il toujours valide lorsque deux séquences convergent toutes les deux vers une variable aléatoire non dégénérée?
Je suis confus au sujet de certains détails sur le théorème de Slutsky : Soit , deux séquences d'éléments aléatoires scalaires / vectoriels / matriciels.{Xn}{Xn}\{X_n\}{Yn}{Yn}\{Y_n\} Si converge en distribution vers un élément aléatoire et converge en probabilité vers une constante , alors condition que soit inversible, où dénote la convergence …
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Distribution de probabilité spéciale
Si p(x)p(x)p(x) est une distribution de probabilité avec des valeurs non nulles sur [0,+∞)[0,+∞)[0,+\infty) , pour quel (s) type (s) de p(x)p(x)p(x) existe-t-il une constante c>0c>0c\gt 0 telle que ∫∞0p(x)logp(x)(1+ϵ)p(x(1+ϵ))dx≤cϵ2∫0∞p(x)log⁡p(x)(1+ϵ)p(x(1+ϵ))dx≤cϵ2\int_0^{\infty}p(x)\log{\frac{ p(x)}{(1+\epsilon)p({x}(1+\epsilon))}}dx \leq c \epsilon^2pour tout0<ϵ<10<ϵ<10\lt\epsilon\lt 1? L'inégalité ci-dessus est en fait une divergence de Kullback-Leibler entre la distribution p(x)p(x)p(x) et …
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Comment choisir la largeur optimale du bac tout en calibrant les modèles de probabilité?
Contexte: Il y a ici d'excellentes questions / réponses sur la façon d'étalonner les modèles qui prédisent les probabilités qu'un résultat se produise. Par exemple Le score de Brier et sa décomposition en résolution, incertitude et fiabilité . Tracés d'étalonnage et régression isotonique . Ces méthodes nécessitent souvent l'utilisation d'une …
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Comment trouver
Comment puis-je résoudre ça? J'ai besoin d'équations intermédiaires. Peut-être que la réponse est .−tf(x)−tf(x)-tf(x) ddt[∫∞txf(x)dx]ddt[∫t∞xf(x)dx] \frac{d}{dt} \left [\int_t^\infty xf(x)\,dx \right ] f(x)f(x)f(x) est la fonction de densité de probabilité. C'est-à-dire, et \ lim \ limits_ {x \ to \ infty} F (x) = 1limx→∞f(x)=0limx→∞f(x)=0\lim\limits_{x \to \infty} f(x) = 0limx→∞F(x)=1limx→∞F(x)=1\lim\limits_{x \to …
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Quel ratio de distributions indépendantes donne une distribution normale?
Le rapport de deux distributions normales indépendantes donne une distribution de Cauchy. La distribution t est une distribution normale divisée par une distribution chi carré indépendante. Le rapport de deux distributions khi-deux indépendantes donne une distribution F. Je recherche un rapport de distributions continues indépendantes qui donne une variable aléatoire …
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Comment effectuer l'imputation de valeurs dans un très grand nombre de points de données?
J'ai un très grand ensemble de données et il manque environ 5% de valeurs aléatoires. Ces variables sont corrélées entre elles. L'exemple de jeu de données R suivant n'est qu'un exemple de jouet avec des données corrélées factices. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 
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Ratio de probabilités vs ratio de PDF
J'utilise Bayes pour résoudre un problème de clustering. Après avoir fait quelques calculs, je me retrouve avec la nécessité d'obtenir le rapport de deux probabilités: P(A)/P(B)P(A)/P(B)P(A)/P(B) pouvoir obtenir . Ces probabilités sont obtenues par intégration de deux KDE multivariés 2D différents comme expliqué dans cette réponse :P(H|D)P(H|D)P(H|D) P(A)=∬x,y:f^(x,y)<f^(ra,sa)f^(x,y)dxdyP(A)=∬x,y:f^(x,y)<f^(ra,sa)f^(x,y)dxdyP(A) = \iint_{x, …
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Intuition derrière la fonction de densité des distributions t
J'étudie la distribution t de Student et j'ai commencé à me demander comment dériverait la fonction de densité des distributions t (de wikipedia, http://en.wikipedia.org/wiki/Student%27s_t-distribution ): F( t ) = Γ ( v + 12)v π--√Γ ( v2)( 1 + t2v)- v + 12f(t)=Γ(v+12)vπΓ(v2)(1+t2v)−v+12f(t) = \frac{\Gamma(\frac{v+1}{2})}{\sqrt{v\pi}\:\Gamma(\frac{v}{2})}\left(1+\frac{t^2}{v} \right)^{-\frac{v+1}{2}} où est le degré …
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Intégration de l'estimateur de densité de noyau en 2D
Je viens de cette question au cas où quelqu'un voudrait suivre la piste. Fondamentalement, j'ai un ensemble de données composé de objets où chaque objet a un nombre donné de valeurs mesurées qui lui sont attachées (deux dans ce cas):NΩΩ\OmegaNNN Ω=o1[x1,y1],o2[x2,y2],...,oN[xN,yN]Ω=o1[x1,y1],o2[x2,y2],...,oN[xN,yN]\Omega = o_1[x_1, y_1], o_2[x_2, y_2], ..., o_N[x_N, y_N] J'ai …
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