Laissez être IID uniformes variables aléatoires discrètes sur (0,1) et leurs statistiques d'ordre soit .U1,…,UnU1,…,UnU_1, \ldots, U_nnnnU(1),…,U(n)U(1),…,U(n)U_{(1)}, \ldots, U_{(n)} Définissez pour avec .Di=U(i)−U(i−1)Di=U(i)−U(i−1)D_i=U_{(i)}-U_{(i-1)}i=1,…,ni=1,…,ni=1, \ldots, nU0=0U0=0U_0=0...
Pour un classifieur multi-classes probabiliste, nous pouvons obtenir des probabilités d'appartenance d'un nouveau point à chaque classe ; dans le cas de 3 classes supposons que nous obtenons , donc la classe la plus probable de x est . Supposons maintenant que nous ayons un svm multi-classes où...
Quels sont certains des tests statistiques bien connus pour mesurer l'adéquation des variables aléatoires observées à une distribution de poisson? Je sais que le test de Kolmogorov-Smirnov en fait partie, en existe-t-il d'autres?
J'étudie différentes méthodes d'estimation ponctuelle et je lis que lors de l'utilisation d'estimations MAP vs ML, lorsque nous utilisons un "a priori uniforme", les estimations sont identiques. Quelqu'un peut-il expliquer ce qu'est un a priori «uniforme» et donner des exemples (simples) de cas où...
Supposons le modèle de régression bivarié suivant: où est iid pour .yi=βxi+ui,yi=βxi+ui, y_i = \beta x_i + u_i, uiuiu_iN(0,σ2=9)N(0,σ2=9)N(0, \sigma^2 = 9)i=1,…,ni=1,…,ni = 1,\ldots, n Supposons un a priori non informatif , alors on peut montrer que le pdf postérieur pour est...
Je travaille via Think Bayes (gratuit ici: http://www.greenteapress.com/thinkbayes/ ) et je fais de l'exercice 3.1. Voici un résumé du problème: "Un chemin de fer numérote ses locomotives dans l'ordre 1..N. Un jour, vous voyez une locomotive avec le numéro 60. Estimez combien de locomotives le...
J'ai un modèle dynamique de Naive Bayes formé sur quelques variables temporelles. La sortie du modèle est la prédiction de P(Event) @ t+1, estimée à chacun t. L'intrigue de P(Event)versus timeest indiquée dans la figure ci-dessous. Dans cette figure, la ligne noire représente P(Event)comme prévu...
J'ai récemment fini de lire The Lady Tasting Tea , un livre amusant sur l'histoire des statistiques. À la fin du livre, l'auteur, David Salsburg , propose trois problèmes philosophiques ouverts en statistique, dont les solutions selon lui auraient des implications plus importantes pour...
Je me prépare pour un entretien qui nécessite une connaissance décente des probabilités de base (au moins pour passer l'entretien lui-même). Je travaille à travers la feuille ci-dessous de mes jours d'étudiant comme révision. Cela a surtout été assez simple, mais je suis complètement perplexe sur...
Étant donné nombres, où la valeur de chaque nombre est différente, notée , et la probabilité de sélectionner chaque nombre est , respectivement.nnnv1,v2,...,vnv1,v2,...,vnv_1, v_2, ..., v_np1,p2,...,pnp1,p2,...,pnp_1, p_2, ..., p_n Maintenant, si je sélectionne nombres basés sur les probabilités...
SoitXn=⎧⎩⎨1−12kw.p. (1−2−n)/2w.p. (1−2−n)/2w.p. 2−k for k>nXn={1w.p. (1−2−n)/2−1w.p. (1−2−n)/22kw.p. 2−k for k>nX_n = \begin{cases} 1 & \text{w.p. } (1 - 2^{-n})/2\\ -1 & \text{w.p. } (1 - 2^{-n})/2\\ 2^k & \text{w.p. } 2^{-k} \text{ for } k > n\\ \end{cases} Je dois montrer que même si cela...
Étant donné que , la distr conditionnelle. de est . a une distr marginale. de Poisson ( ), est une constante positive.Y χ 2 ( 2 n ) N θ θN=nN=nN = nYYYχ2(2n)χ2(2n)\chi ^2(2n)NNNθθ\thetaθθ\theta Montrez que, comme , dans la distribution.( Y - E ( Y ) ) / √θ→∞θ→∞\theta \rightarrow...
Je lis actuellement le livre " Programmation probabiliste et méthodes bayésiennes pour les pirates ". J'ai lu quelques chapitres et je pensais au premier chapitre où le premier exemple avec pymc consiste à détecter un point de sorcière dans les messages texte. Dans cet exemple, la variable...
J'ai un doute: considérons les variables aléatoires de valeur réelle et définies sur l'espace de probabilité .XXXZZZ(Ω,F,P)(Ω,F,P)(\Omega, \mathcal{F},\mathbb{P}) Soit , où est une fonction à valeur réelle. Puisque est une fonction de variables aléatoires, il s'agit d'une variable...
J'essaie de quantifier le degré d'inflation (c.-à-d. La meilleure façon dont les points de données observés correspondent aux attentes). Une façon est aussi de regarder le tracé QQ. Mais je voudrais calculer un indicateur numérique de l'inflation - signifie que l'adéquation de l'observé correspond...
Disons que j'ai N balles dans un sac. Lors de mon premier tirage, je marque la balle et la replace dans le sac. Lors de mon deuxième tirage, si je prends une balle marquée, je la remets dans le sac. Cependant, si je prends une balle non marquée, je la marque et la remets dans le sac. Je continue...
Soit X, Y et Z trois variables aléatoires indépendantes. Si X / Y a la même distribution que Z, est-il vrai que X a la même distribution que
Je pensais, puisque sont de et ils sont indépendants, alorsX,YX,YX, YN(0,1)N(0,1)N(0,1) X−2YX−2YX - 2Y a une distribution de . Alors a une probabilité de .N(0,5)N(0,5)N(0, 5)X−2Y>0X−2Y>0X-2Y > 01/21/21/2 Ce qui précède me semble correct, bien qu'il semble que aurait alors une probabilité de ....
Nous savons que si , alors où est la fonction Digamma. Existe-t-il un formulaire simple pour ?p∼Beta(α,β)p∼Beta(α,β)p \sim Beta(\alpha, \beta)E[lnp]=ψ(α)−ψ(α+β)E[lnp]=ψ(α)−ψ(α+β) \mathbb{E}[\ln p] = \psi(\alpha) - \psi(\alpha + \beta) ψ(.)ψ(.)\psi(.)E[ln(1−p)]E[ln(1−p)] \mathbb{E}[\ln...
J'ai deux chaînes de Markov différentes, chacune avec un état absorbant et une position de départ connue. Je veux déterminer la probabilité que la chaîne 1 atteigne un état d'absorption en moins d'étapes que la chaîne 2. Je pense que je peux calculer la probabilité d'atteindre un état absorbant...