approximation पर टैग किए गए जवाब

क्या एक पक्षीय मामले में उच्च पल चेबीशेव की असमानताओं का एक एनालॉग है? Chebyshev-Cantelli असमानता केवल विचरण के लिए काम करती है, जबकि Chebyshevs असमानता आसानी से सभी घातांक के लिए उत्पादन किया जा सकता है। क्या किसी को उच्चतर क्षणों का उपयोग करके एकतरफा असमानता का पता चलता …

12 approximation  moments  probability-inequalities 

यहाँ विकिपीडिया में यह कहा गया है: के पर्याप्त मानों के लिए , ( कहते हैं ), औसत और विचरण (मानक विचलन ) के साथ सामान्य वितरण , पोइसन वितरण के लिए एक उत्कृष्ट सन्निकटन है। यदि λ लगभग 10 से अधिक है, तो एक सामान्य निरंतरता सुधार प्रदर्शन किया …

12 normal-distribution  poisson-distribution  approximation 

मैं फिशर सटीक परीक्षण को बेहतर तरीके से समझना चाहता था, इसलिए मैंने निम्नलिखित खिलौना उदाहरण तैयार किया, जहां एफ और एम पुरुष और महिला से मेल खाते हैं, और n और y इस तरह से "सोडा की खपत" से मेल खाती है: > soda_gender f m n 0 5 …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

यह सवाल यहां मार्टिज़न के जवाब से प्रेरित है । मान लीजिए कि हम एक पैरामीटर परिवार के लिए एक द्विपद या पॉइसन मॉडल की तरह जीएलएम फिट करते हैं और यह एक पूर्ण संभावना प्रक्रिया है (जैसा कि कहने के लिए विरोध किया जाता है, क्वासिपोइसन)। फिर, विचरण माध्य …

11 regression  generalized-linear-model  inference  approximation  t-distribution 

मैं आकस्मिक रूप से एक लेख (अर्थशास्त्र में) पढ़ रहा था, जिसमें लिए निम्नलिखित सन्निकटन था :log(E(X))log⁡(E(X))\log(E(X)) log(E(X))≈E(log(X))+0.5var(log(X))log⁡(E(X))≈E(log⁡(X))+0.5var(log⁡(X))\log(E(X)) \approx E(\log(X))+0.5 \mathrm{var}(\log(X)) , यदि लेखक कहता है कि यदि X लॉग-सामान्य है (जो मुझे पता है) तो सटीक है। मुझे नहीं पता कि इस सन्निकटन को कैसे प्राप्त किया जाए। मैंने …

11 lognormal  approximation  taylor-series 

दो दिए गए पूर्णांकों लिए अनुमानित का सबसे अच्छा तरीका क्या है जब आप , विचरण , और असतत वितरण अतिरिक्त का पता करते हैं। , और यह आकृति ( और ) के (गैर-शून्य) उपायों से कि एक सामान्य सन्निकटन उचित नहीं है?मीटर , एन μ σ 2 γ 1 …

11 probability  distributions  moments  approximation  saddlepoint-approximation 

क्या [ए, बी] पर कोई निरंतर कार्य कर सकता है, जहां ए और बी वास्तविक संख्या हैं, गॉसियन प्रोसेस (रिग्रेशन) द्वारा फ़ंक्शन (कुछ मानक में) के करीब या मनमाने ढंग से हो सकते हैं?

10 gaussian-process  approximation 

कुछ एकतरफा रैंडम वैरिएबल और पूरे फंक्शन f (\ cdot) के लिए फॉर्म अपेक्षा लें (यानी, कन्वर्सेशन का अंतराल पूरी वास्तविक लाइन है)E(f(X))E(f(X))E(f(X))XXXf(⋅)f(⋅)f(\cdot) मेरे पास एक्स के लिए एक पल उत्पन्न करने वाला फ़ंक्शन है XXXऔर इसलिए आसानी से पूर्णांक क्षणों की गणना कर सकता है। \ Mu \ equiv …

10 expected-value  approximation 

यदि कई संभावित सन्निकटन हैं, तो मैं सबसे बुनियादी तलाश कर रहा हूं।

10 normal-distribution  multinomial  approximation 

तो, मेरे पास 16 परीक्षण हैं जिनमें मैं एक व्यक्ति को बॉयोमीट्रिक विशेषता से हैमिंग दूरी का उपयोग करके प्रमाणित करने की कोशिश कर रहा हूं। मेरी दहलीज 3.5 पर सेट है। मेरा डेटा नीचे है और केवल परीक्षण 1 एक सच्चा सकारात्मक है: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 …

9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction