bernoulli-distribution पर टैग किए गए जवाब

एक बर्नौली यादृच्छिक चर पर विचार करें X∈{0,1}X∈{0,1}X\in\{0,1\} पैरामीटर के साथ θθ\theta(सफलता की संभावना)। संभावना समारोह और फिशर जानकारी (ए1×11×11 \times 1 मैट्रिक्स) हैं: L1(θ;X)I1(θ)=p(X|θ)=θX(1−θ)1−X=detI1(θ)=1θ(1−θ)L1(θ;X)=p(X|θ)=θX(1−θ)1−XI1(θ)=detI1(θ)=1θ(1−θ) \begin{align} \mathcal{L}_1(\theta;X) &= p(\left.X\right|\theta) = \theta^{X}(1-\theta)^{1-X} \\ \mathcal{I}_1(\theta) &= \det \mathcal{I}_1(\theta) = \frac{1}{\theta(1-\theta)} \end{align} अब दो मापदंडों के साथ एक "अति- मानकीकृत " संस्करण पर …

10 bernoulli-distribution  parameterization  fisher-information  determinant 

मुझे एक मित्र द्वारा निम्नलिखित प्रश्न पूछा गया था। मैं उसकी मदद नहीं कर सकता था लेकिन मुझे उम्मीद है कि कोई मुझे समझा सकता है। मुझे कोई समान उदाहरण नहीं मिला। किसी भी मदद और स्पष्टीकरण के लिए धन्यवाद। प्रश्न: 100 सिक्का टॉस प्रयोगों के परिणाम 0 = "टेल" …

9 probability  inference  bernoulli-distribution 

उदाहरण: मेरे पास नौकरी के विवरण में एक वाक्य है: "यूके में जावा वरिष्ठ इंजीनियर"। मैं इसे 2 श्रेणियों के रूप में भविष्यवाणी करने के लिए एक गहरे शिक्षण मॉडल का उपयोग करना चाहता हूं: English और IT jobs। यदि मैं पारंपरिक वर्गीकरण मॉडल का उपयोग करता हूं, तो यह …

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आप कॉक्स आनुपातिक खतरे वाले मॉडल से उत्तरजीविता वक्र की व्याख्या कैसे करते हैं? इस खिलौना उदाहरण में, मान लें कि हमारे पास डेटा ageमें परिवर्तनशील पर एक कॉक्स आनुपातिक खतरा मॉडल है kidney, और उत्तरजीविता वक्र उत्पन्न करता है। library(survival) fit <- coxph(Surv(time, status)~age, data=kidney) plot(conf.int="none", survfit(fit)) grid() उदाहरण …

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क्या कोई मुझे बता सकता है कि मैं कैसे अनुकरण कर सकता हूं बी ई आर एन ओ यू एल एल मैं (एख)Bernoulli(ab)\mathrm{Bernoulli}\left({a\over b}\right), कहाँ पे ए , बी ∈ एनa,b∈Na,b\in \mathbb{N}, एक सिक्का टॉस (के रूप में कई बार के रूप में आप की आवश्यकता के साथ) का उपयोग …

9 probability  simulation  bernoulli-distribution  rejection-sampling 

चलो स्वतंत्र यादृच्छिक मान लेने चर हो या संभावना 0.5 प्रत्येक के साथ। योग पर विचार करें । मैं संभावना को ऊपरी तौर पर बांधना चाहता हूं । मेरे पास अभी जो सर्वश्रेष्ठ बाउंड है, वह जहां c एक सार्वभौमिक स्थिरांक है। यह क्षीण संभावना बाउंडिंग द्वारा हासिल की है …

9 probability  random-variable  bernoulli-distribution