Als «probability» getaggte Fragen

Eine Wahrscheinlichkeit liefert eine quantitative Beschreibung des wahrscheinlichen Auftretens eines bestimmten Ereignisses.

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Warum ist im Bayes-Theorem ein Normalisierungsfaktor erforderlich?
Der Bayes-Satz P(model|data)=P(model)×P(data|model)P(data)P(model|data)=P(model)×P(data|model)P(data) P(\textrm{model}|\textrm{data}) = \frac{P(\textrm{model}) \times P(\textrm{data}|\textrm{model})}{P(\textrm{data})} Das ist alles in Ordnung. Aber ich habe irgendwo gelesen: Grundsätzlich ist P (Daten) nichts anderes als eine Normalisierungskonstante, dh eine Konstante, die die posteriore Dichte zu eins integriert. Wir wissen, dass und . 0 ≤ P ( Daten | Modell ) …
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Intuition für die bedingte Erwartung von
Sei ein Wahrscheinlichkeitsraum mit einer Zufallsvariablen und einer -algebra Wir können eine neue Zufallsvariable , die die bedingte Erwartung ist.(Ω,F,μ)(Ω,F,μ)(\Omega,\mathscr{F},\mu)ξ:Ω→Rξ:Ω→R\xi:\Omega \to \mathbb{R}σσ\sigmaG⊆FG⊆F\mathscr{G}\subseteq \mathscr{F}E[ ξ| G]E[ξ|G]E[\xi|\mathscr{G}] Was genau ist die Intuition, über ? Ich verstehe die Intuition für Folgendes:E[ ξ| G]E[ξ|G]E[\xi|\mathscr{G}] (i) wobei ein Ereignis ist (mit positiver Wahrscheinlichkeit).E[ξ|A]E[ξ|A]E[\xi|A]AAA (ii) wobei …
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Wenn der zentrale Grenzwertsatz und das Gesetz der großen Zahlen nicht übereinstimmen
Dies ist im Wesentlichen eine Replikation einer Frage, die ich bei math.se gefunden habe und die nicht die Antworten bekam, auf die ich gehofft hatte. Sei eine Folge von unabhängigen, identisch verteilten Zufallsvariablen mit und .{Xi}i∈N{Xi}i∈N\{ X_i \}_{i \in \mathbb{N}}E[Xi]=1E[Xi]=1\mathbb{E}[X_i] = 1V[Xi]=1V[Xi]=1\mathbb{V}[X_i] = 1 Betrachten Sie die Bewertung von limn→∞P(1n−−√∑i=1nXi≤n−−√)limn→∞P(1n∑i=1nXi≤n) …
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Wie kann man basierend auf früheren Ereignissen vorhersagen, wann das nächste Ereignis eintritt?
Ich bin ein Gymnasiast und arbeite an einem Computerprogrammierungsprojekt, aber ich habe nicht viel Erfahrung mit Statistik und Modellierung von Daten außerhalb eines High School Statistikkurses, daher bin ich ein bisschen verwirrt. Grundsätzlich habe ich eine ziemlich große Liste (vorausgesetzt, sie ist groß genug, um die Annahmen für statistische Tests …
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Ist es sinnvoll, die logistische Regression mit binärem Ergebnis und Prädiktor zu verwenden?
Ich habe eine binäre Ergebnisvariable {0,1} und eine Prädiktorvariable {0,1}. Ich bin der Meinung, dass es keinen Sinn macht, logistisch zu arbeiten, wenn ich nicht andere Variablen einbeziehe und die Odds Ratio berechne. Würde die Berechnung der Wahrscheinlichkeit bei einem binären Prädiktor nicht ausreichen, um das Quotenverhältnis zu bestimmen?
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Theoretische Motivation für die Verwendung von Log-Likelihood vs. Likelihood
Ich versuche, die Allgegenwart der log-Wahrscheinlichkeit (und vielleicht allgemeiner log-Wahrscheinlichkeit) in der Statistik und in der Wahrscheinlichkeitstheorie auf einer tieferen Ebene zu verstehen. Log-Wahrscheinlichkeiten tauchen überall auf: Wir arbeiten normalerweise mit der Log-Wahrscheinlichkeit für die Analyse (z. B. zur Maximierung), die Fisher-Information wird als zweite Ableitung der Log-Wahrscheinlichkeit definiert, Entropie …
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