Ich versuche, die Wahrscheinlichkeitsverteilung einer Summe einer zufälligen Anzahl von Variablen zu finden, die nicht identisch verteilt sind. Hier ist ein Beispiel: John arbeitet in einem Kundendienst-Callcenter. Er erhält Anrufe mit Problemen und versucht diese zu lösen. Diejenigen, die er nicht...
Ein interessantes Gegenbeispiel finden Sie beispielsweise unter https://en.wikipedia.org/wiki/Subindependence . Die eigentliche Frage ist jedoch: Gibt es eine Möglichkeit, den Zustand zu stärken, damit die Unabhängigkeit folgt? Gibt es zum Beispiel einen Satz von Funktionen so dass, wenn E g i ( X...
Ich muss sicherstellen, dass meine XML-Sitemap weniger als Müll enthält (defekte Links). Die Liste der URLs liegt bei Hunderttausenden, und selbst wenn es möglich wäre, sie alle einzeln zu testen, würde ich es aus vielen Gründen lieber nicht tun:1 %1%.1\% 1 - Saved bandwidth 2 - Faster traffic for...
Sei IID und . E \ left [\ frac {X_i} {\ bar {X}} \ right] = \? Es scheint offensichtlich, aber ich habe Probleme, es formal abzuleiten.X.ichX.ichX_iX.¯= ∑ni = 1X.ichX.¯=∑ich=1nX.ich\bar{X} = \sum_{i=1}^{n} X_iE.[ X.ichX.¯] =? E.[X.ichX.¯]]= ? E\left[\frac{X_i}{\bar{X}}\right] = \...
Ich hatte also einen Wahrscheinlichkeitstest und konnte diese Frage nicht wirklich beantworten. Es hat nur so etwas gefragt: "Wenn man bedenkt, dass eine Zufallsvariable ist, 0 , benutze die richtige Ungleichung, um zu beweisen, was höher oder gleich ist, E (X ^ 2) ^ 3 oder E (X ^ 3) ^ 2 .X.XXX.XX...
Sei unabhängige und identisch verteilte standardmäßige einheitliche Zufallsvariablen.X.1, … , X.n∼ U.( 0 , 1 )X1,…,Xn∼U(0,1)X_1,\dots,X_n \sim U(0,1) Lassen Y.n= ∑ichnX.2ichIch suche: E [ Y.n- -- -√]]Let Yn=∑inXi2I seek: E[Yn]\text{Let }\quad Y_n=\sum_i^nX_i^2 \quad \quad \text{I seek: } \quad...
Z∼N(μ,Σ)Z∼N(μ,Σ)Z \sim \mathcal N(\mu, \Sigma)RdRd\mathbb R^dZ+=max(0,Z)Z+=max(0,Z)Z_+ = \max(0, Z) Dies tritt z. B. auf, wenn wir die ReLU-Aktivierungsfunktion in einem tiefen Netzwerk verwenden und über das CLT annehmen, dass die Eingaben in eine bestimmte Schicht ungefähr normal sind, dann ist...
Definiere "Münze hat die Wahrscheinlichkeit 1, Köpfe zu landen" Angenommen, man hat den vorherigen Glauben: . Nach dem Werfen der Münze, sobald sie Schwänze landet ( "Münze gelandet Schwänze"). Wie sollte ein Bayesianer seine Überzeugungen aktualisieren, um kohärent zu bleiben? ist undefiniert, da...
Die Bayesianische Datenanalyse (S. 64) sagt zu einem normalen Modell : Eine vernünftige vage vorherige Dichte für und unter der Annahme einer vorherigen Unabhängigkeit von Orts- und Skalenparametern ist einheitlich für oder äquivalent fürμμ\muσσ\sigma( μ , logσ)(μ,Logσ)(\mu, \log \sigma)p ( μ ,...
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...
Die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion einer gleichmäßigen Verteilung (kontinuierlich) ist oben gezeigt. Die Fläche unter der Kurve ist 1 - was sinnvoll ist, da die Summe aller Wahrscheinlichkeiten in einer Wahrscheinlichkeitsverteilung 1 ist. Formal kann die obige Wahrscheinlichkeitsfunktion (f...
Die folgende Frage wurde mir von einem Freund gestellt. Ich konnte ihr nicht helfen, aber ich hoffe, jemand kann es mir erklären. Ich konnte kein ähnliches Beispiel finden. Vielen Dank für Hilfe und Erklärung. F: Die Ergebnisse von 100 Münzwurfversuchen werden als 0 = "Schwanz" und 1 = "Kopf"...
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...
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
Ist heute auf ein interessantes Problem gestoßen. Sie erhalten eine Münze und x Geld, Sie verdoppeln Geld, wenn Sie Köpfe bekommen, und verlieren die Hälfte, wenn Sie bei einem Wurf Schwänze haben. Was ist der erwartete Wert Ihres Geldes in n Versuchen Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass in...
Welche nicht- / semiparametrischen Methoden zur Schätzung einer Wahrscheinlichkeitsdichte aus einer Datenstichprobe verwenden Sie? (Bitte geben Sie nicht mehr als eine Methode pro Antwort an.)
Ich versuche, eine vorherige Verteilung für eine Bayes'sche Metaanalyse anzugeben. Ich habe die folgenden Informationen zu einer Zufallsvariablen: Zwei Beobachtungen: 3.0, 3.6 Ein Wissenschaftler, der die Variable untersucht, hat mir gesagt, dass ist und dass Werte bis 6 eine Wahrscheinlichkeit...
Angenommen, ich werde einige Proben aus einer Binomialverteilung erhalten. Eine Möglichkeit, meine Vorkenntnisse zu modellieren, ist eine Beta-Distribution mit den Parametern und . Soweit ich weiß, ist dies gleichbedeutend damit, in Versuchen "Köpfe" mal gesehen zu haben . Daher ist es eine gute...
Wenn Sie eine Münze werfen und 268 Köpfe und 98 Schwänze erhalten, können Sie die Wahrscheinlichkeit berechnen, dass die Münze auf verschiedene Weise fair ist. Eine einfache heuristische Beobachtung hätte höchstwahrscheinlich den Schluss gezogen, dass eine solche Münze unfair ist. Ich habe den...