Statistiques et Big Data probability

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Les bayésiens acceptent-ils les axiomes de Kolmogorov?

Habituellement, la théorie des probabilités est enseignée avec les axiomes de Kolgomorov. Les bayésiens acceptent-ils également les axiomes de Kolmogorov?

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Quelle est la probabilité que sur 25 nombres aléatoires compris entre 1 et 100, le plus élevé apparaisse plus d'une fois?

Dans de nombreux jeux en ligne, lorsque les joueurs accomplissent une tâche difficile, une récompense spéciale est parfois donnée que toute personne ayant accompli la tâche peut utiliser. il s'agit généralement d'une monture (méthode de transport) ou d'un autre élément de vanité (objets qui n'améliorent pas les performances du personnage …

23 probability random-generation

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Différence de deux variables aléatoires log-normales iid

Soit X1X1X_1 et deux iidrv où . Je voudrais connaître la distribution pour .X2X2X_2log(X1),log(X2)∼N(μ,σ)log⁡(X1),log⁡(X2)∼N(μ,σ)\log(X_1),\log(X_2) \sim N(\mu,\sigma)X1−X2X1−X2X_1 - X_2 Le mieux que je puisse faire est de prendre la série Taylor des deux et de faire en sorte que la différence soit la somme de la différence entre deux VR normaux …

23 probability distributions random-variable lognormal approximation

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Inverser la transformée de Fourier pour une distribution de Fisher

La fonction caractéristique de la distribution de Fisher est: où est la fonction hypergéométrique confluente . J'essaie de résoudre la transformée de Fourier inverse de la -convolution pour récupérer la densité d'une variable , soit: dans le but d'obtenir la distribution de la somme deC ( t ) = Γ …

23 probability random-variable f-distribution saddlepoint-approximation

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Succès de K dans les essais de Bernoulli ou l'expérience cinématographique de George Lucas

Je lis "The Drunkard's Walk" maintenant et je ne peux pas en comprendre une histoire. Ça y est: Imaginez que George Lucas réalise un nouveau film Star Wars et décide dans un marché de test de réaliser une expérience folle. Il sort le film identique sous deux titres: "Star Wars: …

23 probability bernoulli-distribution

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Qu'est-ce que cela signifie avec l' algèbre générée par une variable aléatoire?

Souvent, au cours de mon (auto) étude des statistiques, j'ai rencontré la terminologie " -algèbre générée par une variable aléatoire". Je ne comprends pas la définition sur Wikipédia , mais surtout je ne comprends pas l'intuition. Pourquoi / quand avons-nous besoin de algèbres générées par des variables aléatoires? Quelle est …

23 probability random-variable sigma-algebra

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Combien de fois dois-je lancer un dé pour évaluer son équité en toute confiance?

(Excuses à l'avance pour l'utilisation du langage profane plutôt que du langage statistique.) Si je veux mesurer les chances de lancer chaque côté d'un dé physique à six faces spécifique à +/- 2% près avec une certitude raisonnable, combien de rouleaux d'échantillons seraient nécessaires? c'est-à-dire combien de fois aurais-je besoin …

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Pourquoi la probabilité maximale et la probabilité non attendue?

Pourquoi est-il si courant d'obtenir des estimations du maximum de vraisemblance des paramètres, mais vous n'entendez pratiquement jamais parler des estimations des paramètres de vraisemblance attendues (c'est-à-dire basées sur la valeur attendue plutôt que sur le mode d'une fonction de vraisemblance)? Est-ce principalement pour des raisons historiques ou pour des …

22 probability mathematical-statistics maximum-likelihood optimization expected-value

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Pourquoi la sortie softmax n'est-elle pas une bonne mesure d'incertitude pour les modèles Deep Learning?

Je travaille avec les réseaux neuronaux convolutionnels (CNN) depuis un certain temps maintenant, principalement sur les données d'image pour la segmentation sémantique / segmentation d'instance. J'ai souvent visualisé le softmax de la sortie réseau comme une "carte thermique" pour voir à quel point les activations par pixel sont élevées pour …

22 probability deep-learning conv-neural-network uncertainty softmax

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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 …

21 probability bayesian conditional-probability likelihood frequentist

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Cette distribution discrète a-t-elle un nom?

Cette distribution discrète a-t-elle un nom? Pouri ∈ 1 ... Ni∈1...Ni \in 1...N F( i ) = 1N∑Nj = i1jf(i)=1N∑j=iN1jf(i) = \frac{1}{N} \sum_{j = i}^N \frac{1}{j} Je suis tombé sur cette distribution parmi les éléments suivants: J'ai une liste de éléments classés par une fonction d'utilité. Je souhaite sélectionner au …

21 probability terminology discrete-data distributions

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Conversion (normalisation) de très petites valeurs de vraisemblance en probabilités

J'écris un algorithme dans lequel, étant donné un modèle, je calcule les probabilités pour une liste d'ensembles de données, puis je dois normaliser (selon la probabilité) chacune des probabilités. Donc, quelque chose comme [0,00043, 0,00004, 0,00321] pourrait être converti en peut être comme [0,2, 0,03, 0,77]. Mon problème est que …

21 probability normalization likelihood c++ arithmetic

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Comparaison et contraste, valeurs de p, niveaux de signification et erreur de type I

Je me demandais si quelqu'un pouvait donner un aperçu concis des définitions et des utilisations des valeurs de p, du niveau de signification et des erreurs de type I. Je comprends que les valeurs de p sont définies comme "la probabilité d'obtenir une statistique de test au moins aussi extrême …

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Deux variables aléatoires peuvent-elles avoir la même distribution, mais être presque sûrement différentes?

Est-il possible que deux variables aléatoires aient la même distribution et pourtant elles sont presque sûrement différentes?

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Comment limiter la probabilité qu'une variable aléatoire soit maximale?

\newcommand{\P}{\mathbb{P}} Supposons que nous ayons variables aléatoires indépendantes , , avec des moyens finis et des variances , \ ldots , \ sigma_N ^ 2 . Je recherche des bornes sans distribution sur la probabilité que tout X_i \ neq X_N soit plus grand que tous les autres X_j , …

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