conditional-probability पर टैग किए गए जवाब

मुझे निम्नलिखित को हल करने में कुछ परेशानी हो रही है। आप एक मानक 52-कार्ड डेक से प्रतिस्थापन के बिना कार्ड खींचते हैं जब तक आपको एक इक्का नहीं मिलता। आप तब तक ड्रॉ करते हैं, जब तक आप एक 2. प्राप्त नहीं कर लेते हैं। आप 3 पर जारी …

12 self-study  conditional-probability  conditional-expectation  games  conditioning 

मैं अपने स्वयं के Naive Bayes bag o 'शब्द मॉडल का प्रोटोटाइप बना रहा हूं, और मेरे पास फीचर संभावनाओं की गणना करने के बारे में एक प्रश्न था। मान लीजिए कि मुझे दो कक्षाएं मिली हैं, मैं केवल स्पैम और स्पैम का उपयोग नहीं करूंगा क्योंकि यह सभी का …

12 classification  conditional-probability  naive-bayes 

बस अगर यह सामान्य रूप से वितरित किया गया है तो एक्स के अपेक्षित मूल्य को खोजने के लिए संभव है, यह देखते हुए कि निश्चित मूल्य से नीचे है (उदाहरण के लिए, औसत मूल्य से नीचे)।

12 normal-distribution  conditional-probability  expected-value 

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 

अगर कोई नीचे जैसा बयान देता है: "कुल मिलाकर, पर्यावरण के धुएं के संपर्क में आने वाले नॉनस्मोकर्स को धुएं के संपर्क में नहीं आने के कारण 1.25 (95 प्रतिशत आत्मविश्वास अंतराल, 1.17 से 1.32) के कोरोनरी हृदय रोग का जोखिम था।" समग्र रूप से जनसंख्या के लिए सापेक्ष जोखिम …

12 probability  statistical-significance  confidence-interval  conditional-probability  philosophical 

मैं एक univariate घनत्व से नमूना लेना चाहता लेकिन मैं केवल संबंध जानता हूं:चएक्सfXf_X चएक्स( x ) = ∫चएक्स| Y( x | y) चY( y) dy।fX(x)=∫fX|Y(x|y)fY(y)dy.f_X(x) = \int f_{X\vert Y}(x\vert y)f_Y(y) dy. मैं MCMC (सीधे अभिन्न प्रतिनिधित्व पर) के उपयोग से बचना चाहता हूं और, चूंकि और से नमूना लेना …

12 sampling  conditional-probability  monte-carlo  marginal 

मैं एक यादृच्छिक चर के वितरण को कैसे परिभाषित करता हूं जैसे कि Y से एक ड्रॉ का x 1 के साथ सहसंबंध ρ है , जहां संचयी वितरण फ़ंक्शन F X ( x ) के साथ वितरण से x 1 एकल ड्रॉ है ? YYYYYYρρ\rhoएक्स1x1x_1एक्स1x1x_1एफएक्स( x )FX(x)F_{X}(x)

12 distributions  probability  correlation  random-variable  conditional-probability 

मान लीजिए कि आपके पास एक व्याख्यात्मक चर जहाँ किसी दिए गए निर्देशांक का प्रतिनिधित्व करता है। आपके पास एक प्रतिक्रिया चर । अब, हम दोनों चर को इस प्रकार जोड़ सकते हैं:X=(X(s1),…,X(sn))X=(X(s1),…,X(sn)){\bf{X}} = \left(X(s_{1}),\ldots,X(s_{n})\right)sssY=(Y(s1),…,Y(sn))Y=(Y(s1),…,Y(sn)){\bf{Y}} = \left(Y(s_{1}),\ldots,Y(s_{n})\right) W(s)=(X(s)Y(s))∼N(μ(s),T)W(s)=(X(s)Y(s))∼N(μ(s),T){\bf{W}}({\bf{s}}) = \left( \begin{array}{ccc}X(s) \\ Y(s) \end{array} \right) \sim N(\boldsymbol{\mu}(s), T) इस स्थिति …

11 probability  bayesian  conditional-probability  gibbs 

पूर्ण सशर्त जैसे लगता है अक्सर व्युत्पन्न करने के लिए काफी मुश्किल है, फिर भी JAGS और BUGS जैसे कार्यक्रम उन्हें स्वचालित रूप से प्राप्त करते हैं। क्या कोई समझा सकता है कि वे किसी भी मनमाने ढंग से मॉडल विनिर्देश के लिए एल्गोरिदम को पूरी तरह से कैसे उत्पन्न …

11 bayesian  conditional-probability  jags  bugs  gibbs 

mgcvके लिए पैकेज Rफिटिंग टेन्सर उत्पाद बातचीत के लिए दो कार्य करता है: te()और ti()। मैं दोनों के बीच श्रम के बुनियादी विभाजन को समझता हूं (गैर-रैखिक बातचीत को फिट करना बनाम इस बातचीत को मुख्य प्रभावों और एक इंटरैक्शन में विघटित करना)। क्या मुझे समझ नहीं आता क्यों है …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

कहें कि वाईYYY एक सतत यादृच्छिक चर है, और XXX एक असतत है। Pr(X=x|Y=y)=Pr(X=x)Pr(Y=y|X=x)Pr(Y=y)Pr(X=x|Y=y)=Pr(X=x)Pr(Y=y|X=x)Pr(Y=y) \Pr(X=x|Y=y) = \frac{\Pr(X=x)\Pr(Y=y|X=x)}{\Pr(Y=y)} जैसा कि हम जानते हैं, Pr(Y=y)=0Pr(Y=y)=0\Pr(Y=y) = 0 क्योंकि YYY एक सतत यादृच्छिक चर है। और इसके आधार पर, मुझे यह निष्कर्ष निकालने के लिए लुभाया जाता है कि संभाव्यता Pr(X=x|Y=y)Pr(X=x|Y=y)\Pr(X=x|Y=y) अपरिभाषित है। …

11 conditional-probability  pdf 

बेयस के प्रमेय के अनुसार, । लेकिन मेरे अर्थमितीय पाठ के अनुसार, यह कहता है कि । ऐसा क्यों है? मुझे नहीं मिलता कि को अनदेखा क्यों किया गया है।पी ( θ | y ) α पी ( y | θ ) पी ( θ ) पी ( y )पी( …

11 bayesian  conditional-probability  likelihood 

\newcommand{\P}{\mathbb{P}} मैं एक निष्पक्ष मर रहा हूँ। जब भी मुझे 1, 2, या 3 मिलता है, मैं एक '1' लिखता हूं; जब भी मुझे कोई 4 मिलता है तो मैं एक '2' लिखता हूं; जब भी मुझे कोई 5 या 6 मिलता है, तो मैं '3.' लिखता हूं। आज्ञा देना …

10 probability  normal-distribution  conditional-probability  multinomial  distributions 

सिद्ध / साबित करेंई [ १ ए | F t ] = 0 या 1 a.s. ⇒ ई [ १ ए | एफ एस ] = ई [ 1 ए | एफ टी ] के रूप में E[1A|Ft]=0 or 1 a.s. ⇒E[1A|Fs]=E[1A|Ft] a.s.E[1_A | \mathscr{F_t}] = 0 \ \text{or} \ …

10 probability  conditional-probability  random-variable  filter 

सहसंयोजक चयन का अध्ययन करते समय, मैं एक बार निम्नलिखित उदाहरण पढ़ता हूं। निम्नलिखित मॉडल के संबंध में: इसके सहसंयोजक मैट्रिक्स और व्युत्क्रम सहसंयोजक मैट्रिक्स निम्नानुसार दिए गए हैं, मुझे समझ नहीं आ रहा है कि और y की स्वतंत्रता का निर्णय यहाँ उलटा सहसंयोजक द्वारा क्यों किया जाता है?xxxyyy …

10 machine-learning  bayesian  conditional-probability  covariance  graphical-model