La probabilité qu'un événement A se produise, lorsqu'un autre événement B est connu pour se produire ou pour s'être produit. Il est couramment désigné par P (A | B).
J'ai eu cette question lors d'une interview avec Amazon: 50% de toutes les personnes qui reçoivent une première interview reçoivent une deuxième interview 95% de vos amis qui ont eu une deuxième entrevue ont eu une bonne première entrevue 75% de vos amis qui N'ONT PAS eu une deuxième interview...
Nous avons un vecteur normal multivarié Y∼N(μ,Σ)Y∼N(μ,Σ){\boldsymbol Y} \sim \mathcal{N}(\boldsymbol\mu, \Sigma) . Envisagez de partitionner μμ\boldsymbol\mu et YY{\boldsymbol Y} en μ=[μ1μ2]μ=[μ1μ2]\boldsymbol\mu = \begin{bmatrix} \boldsymbol\mu_1 \\ \boldsymbol\mu_2 \end{bmatrix}...
Je commence à me familiariser avec l’utilisation de glmnetavec LASSO Regression, où mon résultat d’intérêt est dichotomique. J'ai créé un petit cadre de données fictif ci-dessous: 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, 0.99,...
Je suis désolé si cela semble un peu trop fondamental, mais je suppose que je cherche simplement à confirmer que nous comprenons. J'ai l'impression que je devrais le faire en deux étapes et j'ai commencé à essayer de grogner des matrices de corrélation, mais cela commence à peine à sembler vraiment...
Je suis récemment tombé sur cette identité: 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] Je suis bien sûr familier avec la version simplifiée de cette règle, à savoir que mais je n’ai pas pu trouver de justification pour sa...
Il y a une personne derrière un rideau - je ne sais pas s'il s'agit d'une femme ou d'un homme. Je sais que la personne a les cheveux longs et que 90% des personnes ayant les cheveux longs sont des femmes Je sais que la personne a un groupe sanguin rare AX3 et que 80% de toutes les personnes de ce...
La formule de la probabilité conditionnelle d' AA\text{A} happening étant donné que BB\text{B} est arrivé est la suivante : 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)}. Mon manuel explique...
Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé il y a 2 ans . J'utilise caret pour exécuter une forêt aléatoire validée de façon...
J'étudie actuellement la classe d'inférence statistique sur Coursera. Dans l'une des affectations, la question suivante se pose. | 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...
J'ai une question simple concernant la "probabilité conditionnelle" et la "probabilité". (J'ai déjà sondé cette question ici mais en vain.) Cela commence à partir de la page Wikipedia sur la probabilité . Ils disent ceci: La probabilité d'un ensemble de valeurs de paramètres, θθ\theta , compte tenu...
En ce qui concerne ma connaissance globale (et rares) sur les permis de statistiques, je compris que si X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1, X_2,..., X_n sont des variables aléatoires iid, alors comme le terme l'indique, elles sont indépendantes et identiquement distribuées. Ce qui me préoccupe ici est...
Monty savait parfaitement si la Porte avait une chèvre derrière (ou était vide). Ce fait permet au joueur de doubler son taux de réussite au fil du temps en passant des «suppositions» à l'autre porte. Et si les connaissances de Monty n'étaient pas parfaites? Et si parfois le prix était vraiment...
Cela fait un moment que j'essaie de comprendre l'idée des prieurs conjugués dans les statistiques bayésiennes, mais je ne comprends tout simplement pas. Quelqu'un peut-il expliquer l'idée dans les termes les plus simples possibles, en utilisant peut-être le «prior gaussien» comme...
Certaines sources affirment que la fonction de vraisemblance n'est pas une probabilité conditionnelle, d'autres le disent. C'est très déroutant pour moi. Selon la plupart des sources que j'ai vues, la probabilité d'une distribution avec le paramètre , devrait être un produit de fonctions de masse...
Plus précisément, disons que j'ai deux événements, A et B, et certains paramètres de distribution θθ \theta , et je voudrais regarder P(A|B,θ)P(A|B,θ)P(A | B,\theta) . Donc, la définition la plus simple de la probabilité conditionnelle est, étant donné certains événements A et B, alors . Donc, s'il...
Soit un espace de probabilité, étant donné une variable aléatoire et une -algebra nous pouvons construire une nouvelle variable aléatoire , qui est l'espérance conditionnelle.( Ω , F , μ ) (Ω,F,μ)(\Omega,\mathscr{F},\mu)ξ : Ω → Rξ:Ω→R\xi:\Omega \to \mathbb{R} σ σ\sigmaG ⊆ FG⊆F\mathscr{G}\subseteq...
Le théorème de Bayes va 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})} Tout va bien. Mais, j'ai lu quelque part: Fondamentalement, P (données)...
La précision est définie comme: p = true positives / (true positives + false positives) Est - il exact que, true positiveset false positivesapproche 0, la précision approche 1? Même question pour rappel: r = true positives / (true positives + false negatives) J'implémente actuellement un test...
Pourriez-vous m'informer, comment puis-je calculer la probabilité conditionnée de plusieurs événements? par exemple: P (A | B, C, D) -? Je le sais: P (A | B) = P (A B) / P (B)∩∩\cap Mais, malheureusement, je ne trouve aucune formule si un événement A dépend de plusieurs variables. Merci...
Dans la formule de Bayes: 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)} la probabilité postérieure dépasser 1?P( x | a )P(x|a)P(x|a) Je pense que c'est possible si, par exemple, en supposant que , et , et . Mais je ne suis pas sûr de cela, car qu'est-ce...