soit des variables aléatoires définies sur le même espace de probabilité et que la covariance de et soit finie, alors la loi de la formule de décomposition de la covariance totale / covariance indique: Quelle est l'interprétation de et ?X, Y, ZX,Y,ZX,Y,ZXXXOuiYYCov ( X, Y) =E [ Cov(X, Y| Z) …
Partie d'une série d'essayer de comprendre le bayésien vs fréquentiste: 1 2 3 4 5 6 7 Je pense que je comprends la façon dont les bayésiens et les fréquentistes abordent le choix entre les hypothèses , mais je ne sais pas trop si ou comment cela est censé m'expliquer …
Nous savons que si , alors où est la fonction Digamma. Existe-t-il un formulaire simple pour ?p∼Beta(α,β)p∼Beta(α,β)p \sim Beta(\alpha, \beta)E[lnp]=ψ(α)−ψ(α+β)E[lnp]=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)]
J'essaie de quantifier le degré d'inflation (c.-à-d. La meilleure façon dont les points de données observés correspondent aux attentes). Une façon est aussi de regarder le tracé QQ. Mais je voudrais calculer un indicateur numérique de l'inflation - signifie que l'adéquation de l'observé correspond à la distribution uniforme théorique. Exemples …
Supposons le modèle de régression bivarié suivant: où est iid pour .yi=βxi+ui,yi=βxi+ui, y_i = \beta x_i + u_i, uiuiu_iN(0,σ2=9)N(0,σ2=9)N(0, \sigma^2 = 9)i=1,…,ni=1,…,ni = 1,\ldots, n Supposons un a priori non informatif , alors on peut montrer que le pdf postérieur pour est oùp(β)∝constantp(β)∝constantp(\beta) \propto \text{constant}ββ\betap(β|y)=(18π)−12(∑i=1nx2i)12exp[−118∑i=1nx2i(β−β^)2],p(β|y)=(18π)−12(∑i=1nxi2)12exp[−118∑i=1nxi2(β−β^)2], p(\beta|\mathbf{y}) = (18\pi)^{-\frac{1}{2}}\left(\sum_{i=1}^n x_i^2\right)^{\frac{1}{2}} \exp\left[-\frac{1}{18}\sum_{i=1}^n …
Pour un classifieur multi-classes probabiliste, nous pouvons obtenir des probabilités d'appartenance d'un nouveau point à chaque classe ; dans le cas de 3 classes supposons que nous obtenons , donc la classe la plus probable de x est . Supposons maintenant que nous ayons un svm multi-classes où nous pouvons …
Laissez être IID uniformes variables aléatoires discrètes sur (0,1) et leurs statistiques d'ordre soit .U1,…,UnU1,…,UnU_1, \ldots, U_nnnnU(1),…,U(n)U(1),…,U(n)U_{(1)}, \ldots, U_{(n)} Définissez pour avec .Di=U(i)−U(i−1)Di=U(i)−U(i−1)D_i=U_{(i)}-U_{(i-1)}i=1,…,ni=1,…,ni=1, \ldots, nU0=0U0=0U_0=0 J'essaie de comprendre la distribution conjointe des et leur distribution marginale et peut-être leurs premiers instants. Quelqu'un peut-il donner un indice à ce sujet. Pouvez-vous …
Supposons qu'un ensemble de nœuds est dispersé sur une surface 2D sorte que pour tout , le nombre de nœuds à l'intérieur de suit une distribution de Poisson avec paramètre , oùmontre l'aire du sous-ensemble et est l'intensité des points (nombre moyen de points par unité de surface).SS\mathcal{S}A⊂SA⊂S\mathcal{A} \subset \mathcal{S}AA\mathcal{A}|A|ρ|A|ρ|\mathcal{A}| …
Cette question a déjà des réponses ici : Quel type d'information est l'information Fisher? (3 réponses) Fermé il y a 7 mois . Wikipédia nous apprend que la partition joue un rôle important dans l'inégalité Cramér-Rao. Il énonce également la définition: V=∂∂θlogL(θ;X)V=∂∂θlogL(θ;X)V = \frac{\partial}{\partial \theta} \log{L(\theta; X)} Cependant, je ne …
Je travaille mon chemin (auto-apprentissage) à travers le livre d'ET Jaynes Probability Theory - The Logic of Science Problème d'origine L'exercice 2.1 dit: "Est-il possible de trouver une formule générale pour analogue à [la formule ] à partir des règles de produit et de somme. Si oui, dérivez-la; sinon, expliquez …
J'ai les séries temporelles suivantes obtenus en utilisant les données affichées ci-dessous. Pour une taille de fenêtre coulissante de 10, j'essaie de calculer la divergence KL entre la PMF des valeurs dans la fenêtre coulissante actuelle et la PMF de l'historique dans le but final de tracer la valeur de …
Si deux classes et ont une distribution normale avec des paramètres connus ( , comme moyennes et , sont leurs covariances) comment pouvons-nous calculer théoriquement l'erreur du classifieur Bayes pour elles?w1w1w_1w2w2w_2M1M1M_1M2M2M_2Σ1Σ1\Sigma_1Σ2Σ2\Sigma_2 Supposons également que les variables se trouvent dans un espace à N dimensions. Remarque: Une copie de cette question …
Une pomme est situé au sommet AAA de pentagone , et une vis sans fin se trouve à une distance deux sommets, à . Chaque jour, le ver rampe avec une probabilité égale à l'un des deux sommets adjacents. Ainsi, après un jour, le ver est au sommet ou , …
Une question d'exercice demande Soit rvs ayant une distribution normale commune avec . Calculez le coefficient de dépendance de la queue supérieure pour tous les .X1,X2X1,X2X_1, X_2N(0,1)N(0,1)N(0,1)Corr(X1,X2)=ρCorr(X1,X2)=ρ\operatorname{Corr}(X_1, X_2) = \rhoρ∈[−1,1]ρ∈[−1,1]\rho \in [-1, 1] Qu'est-ce que cela signifie avec le fait qu'ils ont une distribution normale "commune"? Ma première pensée a …
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