Es scheint, dass es oft schwierig ist, vollständige Bedingungen abzuleiten, aber Programme wie JAGS und BUGS leiten sie automatisch ab. Kann jemand erklären, wie er algorithmisch vollständige Bedingungen für eine beliebige Modellspezifikation
\newcommand{\P}{\mathbb{P}} Ich werfe einen fairen Würfel. Immer wenn ich eine 1, 2 oder 3 bekomme, schreibe ich eine '1' auf; wenn ich eine 4 bekomme, schreibe ich eine '2' auf; Immer wenn ich eine 5 oder eine 6 bekomme, schreibe ich eine '3' auf. Sei NNN die Gesamtzahl der Würfe, die ich brauche,...
Angenommen, und Y sind bivariate Normalen mit dem Mittelwert μ = ( μ 1 , μ 2 ) und der Kovarianz Σ = [ σ 11 σ 12 σ 12 σ 22 ] . Was ist die Wahrscheinlichkeit Pr ( X < Y | min ( X , Y ) ) ?XXXYYYμ=(μ1,μ2)μ=(μ1,μ2)\mu=(\mu_1,\mu_2)Σ=[σ11σ12σ12σ22]Σ=[σ11σ12σ12σ22]\Sigma = \begin{bmatrix}...
Beweisen / widerlegen Sie E[1A|Ft]=0 or 1 a.s. ⇒E[1A|Fs]=E[1A|Ft] a.s.E[1A|Ft]=0 or 1 a.s. ⇒E[1A|Fs]=E[1A|Ft] a.s.E[1_A | \mathscr{F_t}] = 0 \ \text{or} \ 1 \ \text{a.s.} \ \Rightarrow E[1_A | \mathscr{F_{s}}] = E[1_A | \mathscr{F_t}] \ \text{a.s.} Bei einem gefilterten Wahrscheinlichkeitsraum...
Ich würde gerne wissen, wie man Diagramme mit bedingter Dichte richtig interpretiert. Ich habe zwei unten eingefügt, die ich in R mit erstellt habe cdplot. Ist zum Beispiel die Wahrscheinlichkeit, dass das Ergebnis gleich 1 ist, wenn Var 1 150 ist, ungefähr 80%? Der dunkelgraue Bereich ist...
Lassen Sie mich zunächst einmal anerkennen, dass ich mich in Statistik und Mathematik nicht so gut auskenne, wie ich es gerne wäre. Einige könnten sagen, dass sie gerade genug Wissen haben, um gefährlich zu sein. : DI entschuldige mich, wenn ich die Terminologie nicht richtig verwende. Ich...
Geschlossen . Diese Frage erfordert Details oder Klarheit . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Fügen Sie Details hinzu und klären Sie das Problem, indem Sie diesen Beitrag bearbeiten . Geschlossen vor 2 Jahren ....
Wenn es jemals einen Fall gab, in dem dies klar wurde, dann mit dem Monty Hall-Problem. Sogar der große Paul Erdos ließ sich von diesem Problem täuschen. Meine Frage, die möglicherweise schwer zu beantworten ist, ist die Wahrscheinlichkeit, dass wir einer Antwort so sicher sein können, dass wir ein...
Beim Trainieren eines parametrisierten Modells (z. B. zur Maximierung der Wahrscheinlichkeit) über einen stochastischen Gradientenabstieg in einem Datensatz wird üblicherweise angenommen, dass die Trainingsmuster aus der Trainingsdatenverteilung entnommen werden. Wenn das Ziel darin besteht, eine...
Ich frage mich, ob bedingte Wahrscheinlichkeiten nur im Bayesianismus vorkommen oder ob sie eher ein allgemeines Konzept sind, das von mehreren Denkschulen unter Statistikern / Wahrscheinlichkeitsleuten geteilt wird. Ich gehe davon aus, dass dies der Fall ist, da ich davon ausgehe, dass niemand...
Beim Studium der Kovarianzauswahl habe ich einmal das folgende Beispiel gelesen. In Bezug auf das folgende Modell: Seine Kovarianzmatrix und inverse Kovarianzmatrix sind wie folgt angegeben: Ich verstehe nicht, warum die Unabhängigkeit von und y hier durch die inverse Kovarianz bestimmt...
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...
Es gibt viele Fragen (wie diese ) über eine Mehrdeutigkeit mit der Bayes'schen Formel im kontinuierlichen Fall. p(θ|x)=p(x|θ)⋅p(θ)p(x)p(θ|x)=p(x|θ)⋅p(θ)p(x)p(\theta | x) = \frac{p(x | \theta) \cdot p(\theta)}{p(x)} Oft entsteht Verwirrung aus der Tatsache , dass Definition der bedingten Verteilung...
Nach dem Gesetz der Gesamtvarianz ist Var(X)=E(Var(X∣Y))+Var(E(X∣Y))Var(X)=E(Var(X∣Y))+Var(E(X∣Y))\operatorname{Var}(X)=\operatorname{E}(\operatorname{Var}(X\mid Y)) + \operatorname{Var}(\operatorname{E}(X\mid Y)) Wenn ich es beweisen will, schreibe
Ich weiß, was eine bedingte Wahrscheinlichkeitsverteilung ist. Aber was ist genau die volle bedingte Wahrscheinlichkeit
Wenn , ist die bedingte Verteilung. von ist . hat eine marginale Verteilung. von Poisson ( ) ist eine positive Konstante.N=nN=nN = nYYYχ2(2n)χ2(2n)\chi ^2(2n)NNNθθ\thetaθθ\theta Zeigen , dass, als , in der Verteilung.( Y - E ( Y ) ) / √θ→∞θ→∞\theta \rightarrow
Ich versuche , eine klarere Intuition zu bekommen hinter: „Wenn macht B wahrscheinlicher , dann B macht einen eher“ , dhEINEINAB.B.BB.B.BEINEINA Lassen n ( S.)n(S.)n(S) die Größe des Raumes bezeichnet , in der EINEINA und B.B.B sind, dann Anspruch: P.( B | A ) > P.( B...
Angenommen, ich habe eine Stichprobe von Häufigkeiten von 4 möglichen Ereignissen: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 und ich habe die erwarteten Wahrscheinlichkeiten, dass meine Ereignisse eintreten: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Mit der Summe der beobachteten Häufigkeiten meiner vier...
Angenommen, wir möchten einige Erwartungen berechnen: EYEX|Y[f(X,Y)]EYEX|Y[f(X,Y)]E_YE_{X|Y}[f(X,Y)] Angenommen, wir möchten dies mithilfe der Monte-Carlo-Simulation approximieren. EYEX|Y[f(X,Y)]≈1RS∑r=1R∑s=1Sf(xr,s,yr)EYEX|Y[f(X,Y)]≈1RS∑r=1R∑s=1Sf(xr,s,yr)E_YE_{X|Y}[f(X,Y)] \approx...
In der Originalarbeit von pLSA zeichnet der Autor Thomas Hoffman eine Parallele zwischen pLSA- und LSA-Datenstrukturen, die ich mit Ihnen diskutieren möchte. Hintergrund: Nehmen wir an, wir haben eine Sammlung von Dokumenten und ein Vokabular von BegriffenNNND={d1,d2,....,dN}D={d1,d2,....,dN}D =...