Statistiken und Big Data probability

1

Beweis der Wahrscheinlichkeitsintegraltransformation ohne Annahme, dass die CDF streng ansteigt

Ich weiß, dass der Beweis für die Wahrscheinlichkeitsintegraltransformation auf dieser Site mehrfach gegeben wurde. Die Beweise, die ich gefunden habe, verwenden jedoch die Hypothese, dass der CDF FX(x)FX(x)F_X(x) streng zunimmt (natürlich zusammen mit der Hypothese, dass XXX eine kontinuierliche Zufallsvariable ist). Ich weiß, dass die einzig erforderliche Hypothese tatsächlich ist, …

9 probability cdf

2

Interpretation des Gesamtgesetzes der Kovarianz

Sei Zufallsvariablen, die im gleichen Wahrscheinlichkeitsraum definiert sind, und sei die Kovarianz von und endlich, dann lautet das Gesetz der Formel für die totale Kovarianz / Kovarianz-Zerlegung: Was ist die Interpretation von \ text {(i)} und \ text {(ii)} ?X Y Cov ( X , Y ) = E [ …

9 probability covariance variance-decomposition

3

Wie genau definieren (oder interpretieren?) Bayesianer die Wahrscheinlichkeit?

Teil einer Reihe von Versuchen, Bayesian gegen Frequentist zu verstehen: 1 2 3 4 5 6 7 Ich glaube, ich verstehe, wie Bayesianer und Frequentisten zwischen Hypothesen wählen , aber ich bin mir nicht ganz sicher, ob oder wie mir das erklären soll, wie sie die Wahrscheinlichkeit sehen. Nach meinem …

9 probability bayesian frequentist definition philosophical

1

Geschlossene Form für

Wir wissen, dass wenn , dann wobei ist die Digamma-Funktion. Gibt es eine einfache Form für ?p∼Beta(α,β)p∼Beta(α,β)p \sim Beta(\alpha, \beta)E[lnp]=ψ(α)−ψ(α+β)E[ln⁡p]=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)]

9 probability distributions beta-distribution

1

Berechnen Sie die beobachtete Inflation und die erwarteten p-Werte aus der gleichmäßigen Verteilung im QQ-Diagramm

Ich versuche, den Inflationsgrad zu quantifizieren (dh wie die beobachteten Datenpunkte am besten zu den Erwartungen passen). Eine Möglichkeit ist, sich das QQ-Diagramm anzusehen. Aber ich möchte einen numerischen Indikator für die Inflation berechnen - bedeutet, wie gut das Beobachtete zur theoretischen Gleichverteilung passt. Beispieldaten: # random uniform distribution pvalue …

9 probability distributions qq-plot

1

Interpretation des Bayes'schen 95% -Vorhersageintervalls

Angenommen, das folgende bivariate Regressionsmodell: wobei iid für .u i N ( 0 , σ 2 = 9 ) i = 1 , … , nyi=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 Angenommen , ein noninformative Stand , dann kann gezeigt werden , …

9 probability self-study bayesian confidence-interval credible-interval

2

SVM-Vertrauen nach Entfernung von der Hyperlinie

Für einen probabilistischen Mehrklassenklassifikator können wir Wahrscheinlichkeiten der Zugehörigkeit eines neuen Punktes zu jeder Klasse y_i erhalten ; Im Fall von 3 Klassen nehmen wir an, dass wir P (y_a | x)> P (y_b | x)> P (y_c | x) erhalten , daher ist die wahrscheinlichste Klasse von x y_a …

9 probability classification svm unsupervised-learning uncertainty

1

Abstände zwischen diskreten einheitlichen Zufallsvariablen

Let sein iid diskrete einheitliche Zufallsvariablen auf (0,1) und ihre Reihenfolge - Statistiken werden U _ {(1)}, \ ldots, U _ {(n)} .U.1, … , U.nU.1,…,U.nU_1, \ldots, U_nnnnU.( 1 ), … , U.( n )U.(1),…,U.(n)U_{(1)}, \ldots, U_{(n)} Definiere D.ich= U.( i )- U.( i - 1 )D.ich=U.(ich)- -U.(ich- -1)D_i=U_{(i)}-U_{(i-1)} für …

9 probability distributions order-statistics joint-distribution

1

Was ist die Intuition hinter der Score-Funktion? [Duplikat]

Diese Frage hat hier bereits Antworten : Welche Art von Informationen sind Fisher-Informationen? (3 Antworten) Geschlossen vor 6 Monaten . Wikipedia sagt uns, dass die Partitur eine wichtige Rolle bei der Cramér-Rao-Ungleichung spielt. Es formuliert auch die Definition: V=∂∂θlogL(θ;X)V=∂∂θlog⁡L(θ;X)V = \frac{\partial}{\partial \theta} \log{L(\theta; X)} Ich kann jedoch keine intuitive Erklärung …

9 intuition probability

5

Leiten Sie P (C | A + B) aus den beiden Regeln von Cox ab

Ich arbeite mich durch ET Jaynes 'Buch Probability Theory - The Logic of Science (Selbststudium) Ursprüngliches Problem In Übung 2.1 heißt es: "Ist es möglich, eine allgemeine Formel für analog zu [der Formel ] aus den Produkt- und Summenregeln. Wenn ja, leiten Sie es ab; wenn nicht, erklären Sie, warum …

9 probability bayesian self-study conditional-probability

3

Wie berechnet man die Kullback-Leibler-Divergenz, wenn die PMF Nullen enthält?

Ich habe die folgenden Zeitreihen erhalten mit den unten angegebenen Daten. Für eine Schiebefenstergröße von 10 versuche ich, die KL-Divergenz zwischen der PMF von Werten innerhalb des aktuellen Schiebefensters und der PMF der Historie zu berechnen, mit dem Endziel, den Wert der KL-Divergenz über die Zeit so zu zeichnen, dass …

9 time-series probability multivariate-analysis histogram kullback-leibler

4

Analyse des Fehlers des Bayes-Klassifikators analytisch

Wenn zwei Klassen und eine Normalverteilung mit bekannten Parametern haben ( , als Mittel und , sind ihre Kovarianzen), wie können wir den Fehler des Bayes-Klassifikators für sie theoretisch berechnen?w1w1w_1w2w2w_2M.1M1M_1Σ 1 Σ 2M.2M2M_2Σ1Σ1\Sigma_1Σ2Σ2\Sigma_2 Angenommen, die Variablen befinden sich im N-dimensionalen Raum. Hinweis: Eine Kopie dieser Frage ist auch unter https://math.stackexchange.com/q/11891/4051 …

9 probability self-study normality-assumption naive-bayes bayes-optimal-classifier

3

logit - Koeffizienten als Wahrscheinlichkeiten interpretieren

Mir scheinen wichtige Informationen zu fehlen. Mir ist bekannt, dass der logistische Regressionskoeffizient in log (Quoten) angegeben ist, der so genannten Logit-Skala. Daher wird zur Interpretation exp(coef)genommen und ergibt OR, das Odds Ratio. Wenn ist, lautet die Interpretation wie folgt: Für eine Erhöhung der Kovariate eine Einheit beträgt das logarithmische …

9 probability logistic binary-data logit odds-ratio

1

Logistische Regressionsausgabe und Wahrscheinlichkeit [doppelt]

Diese Frage hat hier bereits Antworten : Unterschied zwischen Logit- und Probit-Modellen (10 Antworten) Geschlossen vor 5 Monaten . Wie ist die Interpretation der Zahl, die die logistische Regressionsfunktion ausgibt? Die logistische Funktion f(x⃗ ) =11 +e- g(x⃗ )f(x→)=11+e−g(x→)f(\vec{x}) = \frac{1}{1+e^{-g(\vec{x})}} (wobei eine lineare Funktion ist) soll eine kontinuierliche Variable …

9 probability logistic

4

Wurm und Apple erwarteter Wert

Ein Apfel ist am Scheitelpunkt befindet von Fünfeck , und eine Schnecke ist , zwei Ecken entfernt, auf . Jeden Tag kriecht der Wurm mit gleicher Wahrscheinlichkeit zu einem der beiden benachbarten Eckpunkte. Somit befindet sich der Wurm nach einem Tag am Scheitelpunkt oder mit einer Wahrscheinlichkeit von jeweils . …

8 probability markov-process

Als «probability» getaggte Fragen