Aus dem elementaren Wahrscheinlichkeitskurs haben die Wahrscheinlichkeitsverteilungen wie Gauß, Poisson oder Exponential alle eine gute Motivation. Nachdem ich lange auf die Formel der exponentiellen Familienverteilungen gestarrt habe, bekomme ich immer noch keine Intuition. fX.( x ∣ θ ) = h ( x )...
Standardunterricht besagt, dass Sensitivität und Spezifität Eigenschaften des Tests sind und unabhängig von der Prävalenz. Aber ist das nicht nur eine Annahme? Harrisons Prinzipien der Inneren Medizin 19. Ausgabe sagt Es ist seit langem behauptet worden, dass Sensitivität und Spezifität...
Ich habe die sklearn-Dokumentation durchgearbeitet, kann jedoch den Zweck dieser Funktionen im Kontext der logistischen Regression nicht verstehen. Denn decision_functiones heißt, dass es der Abstand zwischen der Hyperebene und der Testinstanz ist. Wie sind diese speziellen Informationen nützlich?...
Die Antwort hier hat mich sehr fasziniert . Ich hätte gerne eine Erklärung für Laien, was negative Wahrscheinlichkeiten bedeuten könnten und ihre Anwendung, möglicherweise anhand von Beispielen. Was würde es zum Beispiel bedeuten, wenn ein Ereignis nach diesen erweiterten Wahrscheinlichkeitsmaßen...
Das folgende Beispiel stammt aus den Vorlesungen in deeplearning.ai zeigt, dass das Ergebnis die Summe des Element-für-Element-Produkts (oder der "elementweisen Multiplikation") ist. Die roten Zahlen stehen für die Gewichte im
Ich habe einen Datenrahmen in Python, in dem ich alle kategorialen Variablen finden muss. Das Überprüfen des Spaltentyps funktioniert nicht immer, da der intTyp auch kategorisch sein kann. Daher suche ich Hilfe bei der Suche nach der richtigen Hypothesentestmethode, um festzustellen, ob eine...
Angenommen, wir haben ein Modell .Yi=β0+β1Xi1+β2Xi2+⋯+βkXik+ϵiYi=β0+β1Xi1+β2Xi2+⋯+βkXik+ϵiY_i = \beta_0 + \beta_1X_{i1} + \beta_2X_{i2} + \dots + \beta_kX_{ik} + \epsilon_i Die Regression hat eine Reihe von Annahmen, wie zum Beispiel, dass die Fehler normal mit dem Mittelwert Null und der...
Betrachten Sie einen Erdos-Renyi- Zufallsgraphen . Die Menge von Eckpunkten ist mit . Der Satz von Kanten wird durch einen zufälligen Prozess konstruiert.n V V = { 1 , 2 , ... , n } EG=(V(n),E(p))G=(V(n),E(p))G=(V(n),E(p))nnnVVVV={1,2,…,n}V={1,2,…,n}V = \{1,2,\ldots,n\}EEE Sei eine...
Auf Twitter kritisierte ein Trialist Stuart Nicholls eine kürzlich veröffentlichte Studie mit den Worten: Neben dem sehr interessanten Artikel von Dal-Re werden einige Beispiele genannt, die die Verwendung des Begriffs pragmatisch in Frage stellen. Kann eine randomisierte, doppelblinde,...
Angenommen, wir haben Zugriff auf iid-Proben aus einer Verteilung mit dem wahren (unbekannten) Mittelwert und der Varianz μ , σ2μ,σ2\mu, \sigma^2 , und wir möchten schätzen .μ2μ2\mu^2 Wie können wir einen unvoreingenommenen, immer positiven Schätzer dieser Größe konstruieren? Das Quadrat des...
Ich habe mich immer mit der Frage auseinandergesetzt und nie eine gute Antwort erhalten, wie es möglich ist, dass der zentrale Grenzwertsatz - die klassische Version, bei der sich die Verteilung der Stichprobenmittelwerte der Normalität nähert - auf eine Poisson- oder Gamma-Verteilung angewendet...
Ich habe eine zufällige Waldregression, die mit skl erstellt wurde, und ich stelle fest, dass ich unterschiedliche Ergebnisse erhalte, wenn ich den zufälligen Startwert auf unterschiedliche Werte setze. Wenn ich LOOCV verwende, um festzustellen, welches Seed am besten funktioniert, ist dies eine...
Das weiß ich aus früheren Studien V.a r ( A + B ) = V.a r ( A ) + V.a r ( B ) + 2 C.o v ( A , B )Var(A+B)=Var(A)+Var(B)+2Cov(A,B)Var(A+B) = Var(A) + Var(B) + 2 Cov (A,B) Ich verstehe jedoch nicht, warum das so ist. Ich kann sehen, dass der Effekt darin besteht, die Varianz zu "erhöhen", wenn A...
Ich bin in einem der Online-Kurse auf diese Folien (Folie 16 und 17) gestoßen. Der Ausbilder versuchte zu erklären, wie die maximale posteriore Schätzung (MAP) tatsächlich die Lösung L(θ)=I[θ≠θ∗]L(θ)=I[θ≠θ∗]L(\theta) = \mathcal{I}[\theta \ne \theta^{*}] , wobei θ∗θ∗\theta^{*} der wahre Parameter...
Beim Lesen des folgenden Papiers bin ich auf folgende Aussage gestoßen: Wie bereits erwähnt, wird es häufig ohne Bezugnahme auf probabilistische Modelle präsentiert, in Übereinstimmung mit Benzecris [1973] Idee, "die Daten für sich selbst sprechen zu lassen". (Zitat von JP Benzécri. L'analyse des...
Ich habe Schwierigkeiten, die folgende Aussage zu beweisen. Es ist in einem Forschungsbericht bei Google angegeben. Ich brauche Hilfe, um diese Aussage zu beweisen! Sei , wobei A eine orthogonale Matrix und S eine Gaußsche ist. Das Isotopenverhalten des Gaußschen S, das auf jeder orthonormalen...
Manchmal muss eine Zeitserie differenziert werden, um stationär zu sein. Ich verstehe jedoch nicht, wie eine Differenzierung zweiter Ordnung dazu beitragen kann, sie stationär zu machen, wenn eine Differenzierung erster Ordnung nicht ausreicht. Können Sie eine intuitive Erklärung für die...
Was ist der Unterschied zwischen der automatischen Codierung von Variations-Bayes und der stochastischen Backpropagation für tiefe generative Modelle ? Führt die Schlussfolgerung bei beiden Methoden zu denselben Ergebnissen? Mir sind keine expliziten Vergleiche zwischen den beiden Methoden bekannt,...
Ich versuche eine Funktion zu schreiben, die gleichmäßig verteiltes Rauschen erzeugt, das von einem p-Norm-Ball mit nnn Dimensionen stammt: ||x||p≤r||x||p≤r\begin{equation} ||x||_p \leq r \end{equation} Ich habe mögliche Lösungen für Kreise gefunden ( p=2p=2p = 2 ) (
Sei eine Zufallsstichprobe aus der N ( θ , θ 2 ) -Population, wobei θ ∈ R ist .(X1,X2,⋯,Xn)(X1,X2,⋯,Xn)(X_1,X_2,\cdots,X_n)N(θ,θ2)N(θ,θ2)\mathcal N(\theta,\theta^2)θ∈Rθ∈R\theta\in\mathbb R Ich suche den UMVUE von .θθ\theta Die Fugendichte von