Misalkan saya memiliki percobaan lemparan koin di mana saya ingin menghitung perkiraan kemungkinan maksimum dari parameter koin saat melempar koin kali. Setelah menghitung turunan dari fungsi kemungkinan binomial L (p) = {n \ pilih x} p ^ x (1-p) ^ {nx} , saya mendapatkan nilai optimal untuk p...
Proyek saya saat ini mungkin mengharuskan saya untuk membuat model untuk memprediksi perilaku sekelompok orang tertentu. set data pelatihan hanya berisi 6 variabel (id hanya untuk tujuan identifikasi): id, age, income, gender, job category, monthly spend di mana monthly spendadalah variabel...
Ketika bola hitam ditarik, itu tidak diganti dalam set, tetapi bola putih diganti. Saya telah memikirkan hal ini, dengan notasi: bbb , jumlah awal bola hitam dan putihwww xi=(b−i)/(b+w−i)xi=(b−i)/(b+w−i)x_i = (b - i)/(b + w - i) Probabilitas menggambar bola hitam Pb(n)Pb(n)Pb(n) setelah n...
Ditutup . Pertanyaan ini membutuhkan detail atau kejelasan . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Tambahkan detail dan jelaskan masalahnya dengan mengedit posting ini . Ditutup 10 bulan lalu . Saya sedang berpikir
Saya mengalami kesulitan dengan Kemungkinan . Saya mengerti Teorema Bayes p(A|B,H)=p(B|A,H)p(A|H)p(B|H)p(A|B,H)=p(B|A,H)p(A|H)p(B|H)p(A|B, \mathcal{H}) = \frac{p(B|A, \mathcal{H}) p(A|\mathcal{H})}{p(B|\mathcal{H})} yang dapat disimpulkan secara langsung dari penerapan . Jadi dalam interpretasi...
Saya memiliki dua proses Poisson independen dan dengan tingkat kedatangan dan . Sekarang, waktu yang diharapkan untuk kedatangan item berikutnya untuk proses penggabungan adalah .AAABBBλAλA\lambda_AλBλB\lambda_B1λA+λB1λA+λB\frac {1}{\lambda_A+\lambda_B} Menganggap sebagai waktu kedatangan untuk...
Distribusi memiliki fungsi karakteristik ϕ(t)=(1−t2/2)exp(−t2/4), −∞<t<∞ϕ(t)=(1−t2/2)exp(−t2/4), −∞<t<∞\phi(t) = (1-t^2/2)\exp(-t^2/4),\ -\infty \lt t \lt \infty Tunjukkan bahwa distribusi benar - benar kontinu dan tulis fungsi kepadatan distribusi. Mencoba:...
Semangat pertanyaan ini berasal dari "Monte Carlo Biasa", yang juga dikenal sebagai "Monte Carlo kuno yang baik" Misalkan saya punya variabel acak XXX, dengan μ : = E[ X]σ2: = Va r [ X]μ: =E[X]σ2: =VSebuahr[X]\mu := E[X]\\ \sigma^2:=Var[X] Keduanya adalah nilai yang tidak diketahui, karena...
Hubungan antara distribusi normal normal dan distribusi kuadrat diketahui. Saya bertanya-tanya, apakah ada transformasi yang dapat mengarah dari kembali ke distribusi normal standar?χ2( 1 )χ2(1)\chi^2 (1) Dapat dengan mudah dilihat bahwa transformasi akar kuadrat tidak berfungsi karena...
Saya punya pertanyaan tentang campuran prior konjugat. Saya belajar dan mengatakan campuran beberapa konjugasi beberapa kali ketika saya belajar bayesian. Saya bertanya-tanya mengapa teorema ini sangat penting, bagaimana kita akan menerapkannya ketika kita melakukan analisis Bayesian. Untuk lebih...
Saya membaca artikel tentang formula Schuette-Nesbitt , yang digambarkan sebagai "generalisasi dari prinsip inklusi-pengecualian" , yang memiliki versi kombinatorial dan probabilistik. Situs web lain memberikan bukti untuk acara dependen (unduhan pdf) , dan menemukan yang ketiga membandingkannya...
Membiarkan ππ\pimenjadi target distribusi pada yang benar-benar secara kontinyu berkaitan dengan ukuran Lebesgue dimensional, yaitu:(Rd, B(Rd) )(Rd,B(Rd))(\mathbb{R}^d,\mathcal{B}(\mathbb{R^d}))ddd ππ\pi mengakui kepadatan wrt untuk dengan π(x1, . . .
XXX adalah variabel acak diskrit yang dapat mengambil nilai dari . Karena adalah fungsi cembung, kita dapat menggunakan ketidaksetaraan Jensen untuk menurunkan batas bawah : Apakah mungkin untuk mendapatkan batas atas ?( 0 , 1 )(0,1)(0,1)φ ( x ) = 1 / xφ(x)=1/x\varphi(x)=1/xE[11 - X] ≥11 - E[...
Saya mencoba memahami mengapa fungsi softmax didefinisikan seperti itu: ezjΣKk=1ezk=σ(z)ezjΣk=1Kezk=σ(z)\frac{e^{z_{j}}} {\Sigma^{K}_{k=1}{e^{z_{k}}}} = \sigma(z) Saya mengerti bagaimana ini menormalkan data dan memetakan dengan benar untuk beberapa rentang (0, 1) tetapi perbedaan antara...
Mari X=(x1,x2,...x20)X=(x1,x2,...x20)X=(x_1, x_2,...x_{20}) dimana xi∼N(0,1)xi∼N(0,1)x_i\sim N(0,1) dan xi,xjxi,xjx_i, x_j independen ∀i≠j∀i≠j\forall i\neq j. Berapa probabilitas untuk mendapatkan sampel XXX di mana setidaknya ada dua nilai berturut-turut xixix_i dan xi+1xi+1x_{i+1} seperti...
Sistem yang kami kerjakan bersifat biologis, lebih khusus lagi distribusi peristiwa kerusakan DNA terprogram di seluruh kromosom. Ini dapat dianggap sebagai array 1D (kromosom) di mana titik dapat dipilih (situs kerusakan yang disengaja). Kami telah memetakan posisi peristiwa-peristiwa ini secara...
The peluang dari suatu peristiwa adalah hasil bagi dari probabilitas acaraAAAdan komplemennya; yaitu p/(1−p)p/(1−p)p/(1-p), jika p=P(A)p=P(A)p = P(A). Apakah ada nama untuk istilah ini: p(1−p)p(1−p)p(1-p)? (Juga terkadang muncul
Misalkan kita memiliki alfabet yang mengandung simbol , , di mana , dan \ Pr (\ $) = 1 - (\ Pr (a) + \ Pr (b) + \ cdots) = 1-mp .m+1m+1m+1{a,b,c,d,e,...,$}{a,b,c,d,e,...,$}\{a, b, c, d, e,..., \$\}p=Pr(a)=Pr(b)=⋯p=Pr(a)=Pr(b)=⋯p = \Pr(a) = \Pr(b)
Saya tertarik untuk memahami perbedaan antara "kemungkinan" dari suatu peristiwa acak dengan probabilitas tertentu yang benar-benar terjadi dengan probabilitas tepat yang dikatakan kemungkinan. yaitu jika suatu peristiwa memiliki probabilitas 1 banding 10.000, apa kemungkinannya dalam 10.000 uji...
Latihan: Ada dadu 6 sisi yang adil dan koin bias yang memiliki probabilitas p> 0 untuk muncul di setiap lemparan. Mati akan sering digulung tak terbatas, dan setiap kali Anda menggulung 6, Anda kemudian melemparkan koin. Buktikan bahwa dengan probabilitas 1, Anda sering melempar "kepala" tanpa...