Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Ereignis A eintritt, wenn bekannt ist, dass ein anderes Ereignis B eintritt oder eingetreten ist. Es wird üblicherweise mit P (A | B) bezeichnet.
Ich habe diese Frage während eines Interviews mit Amazon erhalten: 50% aller Personen, die ein erstes Interview erhalten, erhalten ein zweites Interview 95% Ihrer Freunde, die ein zweites Interview hatten, fanden, dass sie ein gutes erstes Interview hatten 75% Ihrer Freunde, die KEIN zweites...
Wir haben einen multivariaten normalen Vektor . Partitionieren Sie und in Y∼N(μ,Σ)Y∼N(μ,Σ){\boldsymbol Y} \sim \mathcal{N}(\boldsymbol\mu, \Sigma)μμ\boldsymbol\muYY{\boldsymbol Y}μ=[μ1μ2]μ=[μ1μ2]\boldsymbol\mu = \begin{bmatrix} \boldsymbol\mu_1 \\
Ich beginne mit der Verwendung von dabble glmnetmit LASSO Regression , wo mein Ergebnis von Interesse dichotomous ist. Ich habe unten einen kleinen nachgebildeten Datenrahmen erstellt: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45,...
Es tut mir leid, wenn dies ein bisschen zu grundlegend erscheint, aber ich schätze, ich versuche hier nur, das Verständnis zu bestätigen. Ich habe das Gefühl, dass ich dies in zwei Schritten tun müsste, und ich habe angefangen, Korrelationsmatrizen zu erstellen, aber es scheint erst sehr involviert...
Ich bin kürzlich auf diese Identität gestoßen: E[E(Y|X,Z)|X]=E[Y|X]E[E(Y|X,Z)|X]=E[Y|X]E \left[ E \left(Y|X,Z \right) |X \right] =E \left[Y | X \right] Ich kenne natürlich die einfachere Version dieser Regel, nämlich dass aber ich konnte keine Rechtfertigung dafür finden seine...
Es gibt eine Person hinter einem Vorhang - ich weiß nicht, ob die Person weiblich oder männlich ist. Ich weiß, dass die Person lange Haare hat und dass 90% aller Menschen mit langen Haaren weiblich sind Ich weiß, dass die Person eine seltene Blutgruppe AX3 hat und dass 80% aller Menschen mit dieser...
Die Formel für die bedingte Wahrscheinlichkeit von Happening da passiert ist:B P ( AEINA\text{A}BB\text{B}P( A | B ) = P( A ∩ B )P( B ).P(A | B)=P(A∩B)P(B). P\left(\text{A}~\middle|~\text{B}\right)=\frac{P\left(\text{A} \cap \text{B}\right)}{P\left(\text{B}\right)}. Mein Lehrbuch erklärt die...
Ich verwende Caret, um eine kreuzvalidierte zufällige Gesamtstruktur über ein Dataset auszuführen. Die Y-Variable ist ein Faktor. In meinem Datensatz befinden sich keine NaNs, Infs oder NAs. Allerdings bekomme ich, wenn ich den zufälligen Wald laufen lasse Error in randomForest.default(m, y, ...) :...
Ich studiere derzeit statistische Inferenz bei Coursera. In einer der Aufgabenstellungen taucht die folgende Frage auf. | Suppose you rolled the fair die twice. What is the probability of rolling the same number two times in a row? 1: 2/6 2: 1/36 3: 0 4: 1/6 Selection: 2 | You're close...I can feel...
Ich habe eine einfache Frage bezüglich "bedingter Wahrscheinlichkeit" und "Wahrscheinlichkeit". (Ich habe diese Frage hier bereits untersucht , aber ohne Erfolg.) Es beginnt auf der Wikipedia- Seite zur Wahrscheinlichkeit . Sie sagen das: Die Wahrscheinlichkeit eines Satzes von Parameterwerten...
Soweit meine gesammelten (und knappen) statistischen Kenntnisse dies zulassen , habe ich verstanden, dass, wenn Zufallsvariablen sind, sie, wie der Begriff impliziert, unabhängig und identisch verteilt sind.X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1, X_2,..., X_n Mein Anliegen ist hier die frühere Eigenschaft von...
Monty wusste genau, ob die Tür eine Ziege hinter sich hatte (oder leer war). Diese Tatsache ermöglicht es dem Spieler, seine Erfolgsrate im Laufe der Zeit zu verdoppeln, indem er "Vermutungen" auf die andere Tür überträgt. Was wäre, wenn Montys Wissen nicht perfekt wäre? Was ist, wenn manchmal der...
Ich habe eine Weile versucht, die Idee der konjugierten Prioritäten in der Bayes'schen Statistik zu verstehen, aber ich verstehe es einfach nicht. Kann jemand die Idee auf einfachste Weise erklären, vielleicht am Beispiel des "Gaußschen
Einige Quellen sagen, dass die Wahrscheinlichkeitsfunktion keine bedingte Wahrscheinlichkeit ist, andere sagen, dass dies der Fall ist. Das ist sehr verwirrend für mich. Nach den meisten Quellen, die ich gesehen habe, sollte die Wahrscheinlichkeit einer Verteilung mit dem Parameter ein Produkt von...
Angenommen, ich habe zwei Ereignisse, A und B, und einige Verteilungsparameter θθ \theta , und ich möchte P(A|B,θ)P(A|B,θ)P(A | B,\theta) . Die einfachste Definition der bedingten Wahrscheinlichkeit ist also, dass bei einigen Ereignissen A und B . Wenn also mehrere Ereignisse zu bedingen sind, wie...
Präzision ist definiert als: p = true positives / (true positives + false positives) Ist es richtig, dass sich die Genauigkeit 1 nähert true positivesund false positivessich 0 nähert? Gleiche Frage zum Rückruf: r = true positives / (true positives + false negatives) Ich führe derzeit einen...
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...
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|...
Können Sie mir bitte mitteilen, wie ich die bedingte Wahrscheinlichkeit mehrerer Ereignisse berechnen kann? beispielsweise: P (A | B, C, D) - & agr; Ich weiß das: P (A | B) = P (A ∩∩\cap B) / P (B) Leider kann ich keine Formel finden, wenn ein Ereignis A von mehreren Variablen abhängt....
In Bayes Formel: P(x|a)=P(a|x)P(x)P(a)P(x|a)=P(a|x)P(x)P(a)P(x|a) = \frac{P(a|x) P(x)}{P(a)} Kann die hintere Wahrscheinlichkeit 1 überschreiten?P(x|a)P(x|a)P(x|a) Ich denke, es ist möglich, wenn zum Beispiel angenommen wird, dass und undP ( a ) < P ( x ) < 1 P ( a ) / P ( x ) < P ( a | x...