inference पर टैग किए गए जवाब

मैं एक वीएई को लागू कर रहा हूं और मैंने सरलीकृत यूनीवेट गॉसियन केएल विचलन के दो अलग-अलग कार्यान्वयन ऑनलाइन देखे हैं। यहाँ के अनुसार मूल विचलन है कएलएल ओ एस एस= लॉग(σ2σ1) +σ21+ (μ1-μ2)22σ22-12KLloss=log⁡(σ2σ1)+σ12+(μ1−μ2)22σ22−12 KL_{loss}=\log(\frac{\sigma_2}{\sigma_1})+\frac{\sigma_1^2+(\mu_1-\mu_2)^2}{2\sigma^2_2}-\frac{1}{2} यदि हम मानते हैं कि हमारी पूर्व इकाई गौसियन है μ2= 0μ2=0\mu_2=0 तथा σ2= …

10 inference  kullback-leibler  autoencoders  variational-bayes 

मुझे पिटमैन-कोपमैन-डार्मोइस प्रमेय का प्रमाण कहां मिल सकता है? मैं काफी समय से गुगली कर रहा हूं। अजीब बात है, कई नोट इस प्रमेय का उल्लेख करते हैं लेकिन उनमें से कोई भी प्रमाण प्रस्तुत नहीं करता है।

10 mathematical-statistics  references  inference  sufficient-statistics 

एक यादृच्छिक नमूने पर विचार करें {एक्स1,एक्स2,एक्स3}{X1,X2,X3}\{X_1,X_2,X_3\} कहाँ पे एक्समैंXiX_i ईद हैं बी ई आर एन ओ यू एल एल आई ( पी )Bernoulli(p)Bernoulli(p) यादृच्छिक चर जहां पी ∈ ( 0 , 1 )p∈(0,1)p\in(0,1)। अगर जांच टी( एक्स)) =एक्स1+ 2एक्स2+एक्स3T(X)=X1+2X2+X3T(X)=X_1+2X_2+X_3 के लिए एक पर्याप्त आँकड़ा है पीpp। सबसे पहले, हम …

10 inference  point-estimation  sufficient-statistics 

मैं एक नैदानिक ​​अध्ययन कर रहा हूँ जहाँ मैं रोगियों के मानवजनित माप का निर्धारण करता हूँ। मैं जानता हूं कि उस स्थिति को कैसे संभालना है जहां मेरे पास प्रति रोगी एक उपाय है: मैं एक मॉडल बनाता हूं, जहां मेरे पास एक यादृच्छिक नमूना हैएक्स1, … ,एक्सnX1,…,XnX_1,\dots,X_n कुछ …

10 inference 

कई समूहों के साथ एक रेखीय प्रतिगमन के लिए (प्राकृतिक समूहों को प्राथमिकता दी गई) क्या यह निम्नलिखित दो प्रश्नों के उत्तर के लिए एक ही डेटा सेट पर दो अलग-अलग मॉडल चलाने के लिए स्वीकार्य है? क्या प्रत्येक समूह में एक गैर-शून्य ढलान और गैर-शून्य अवरोधन है और समूह …

10 r  regression  multiple-comparisons  inference  ancova 

"अगर मैं पीछे एक स्पष्ट अंतर्ज्ञान पाने के लिए कोशिश कर रहा हूँ बनाता अधिक होने की संभावना तो बनाता है यानी अधिक होने की संभावना"एएAबीबीBबीबीBएएA बता दें कि उस स्थान के आकार को दर्शाता है जिसमें और हैंएन ( एस))n(एस)n(S)एएAबीबीB दावा: तोपी( बी | ए ) > पी( बी …

9 probability  inference  conditional-probability  intuition  association-measure 

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 

मुझे सिखाया गया है कि हम जनसंख्या से नमूना लेने के बाद एक विश्वास अंतराल के रूप में एक पैरामीटर अनुमान का उत्पादन कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, ९ ५% आत्मविश्वास अंतराल, बिना किसी उल्लंघन के मान्यताओं के साथ, ९ ५% सफलता दर होनी चाहिए जिसमें जो भी सही …

9 hypothesis-testing  confidence-interval  estimation  inference 

मान लें कि आपके पास एक अज्ञात लंबाई के साथ एक विदेशी वर्ष था। यदि आपके पास उक्त एलियंस का यादृच्छिक नमूना है और उनमें से कुछ जन्मदिन साझा करते हैं, तो क्या आप इस डेटा का उपयोग वर्ष की लंबाई का अनुमान लगाने के लिए कर सकते हैं? उदाहरण …

9 estimation  inference  birthday-paradox 

मेरे पास एक सामान्य कार्यप्रणाली है। इसका उत्तर पहले दिया जा सकता था, लेकिन मैं संबंधित सूत्र का पता लगाने में सक्षम नहीं हूं। मैं संभावित डुप्लिकेट के लिए संकेत की सराहना करूंगा। ( यहाँ एक उत्कृष्ट एक है, लेकिन बिना उत्तर के। यह भी आत्मा में समान है, एक …

9 modeling  inference  misspecification 

बायेसियन स्टेटिस्टिशियन का कहना है कि "बायेसियन स्टैटिस्टिक्स उन मापदंडों का अनुमान लगा सकते हैं जो लगातारवादी तरीकों से अनुमान लगाने में बहुत चुनौतीपूर्ण हैं"। एसएएस प्रलेखन से ली गई निम्नलिखित बोली क्या यही बात कहती है? यह उन अनुमानों को प्रदान करता है जो डेटा पर सशर्त हैं और …

9 bayesian  inference  sas  frequentist 

मैं एडम्स और मैकके ( लिंक ) द्वारा बायेसियन ऑनलाइन चेंजप्वाइंट डिटेक्शन पेपर पढ़ रहा हूं । लेखक सीमांत भविष्य कहनेवाला वितरण लिखकर शुरू करते हैं: जहांP(xt+1|x1:t)=∑rtP(xt+1|rt,x(r)t)P(rt|x1:t)(1)P(xt+1|x1:t)=∑rtP(xt+1|rt,xt(r))P(rt|x1:t)(1) P(x_{t+1} | \textbf{x}_{1:t}) = \sum_{r_t} P(x_{t+1} | r_t, \textbf{x}_t^{(r)}) P(r_t | \textbf{x}_{1:t}) \qquad \qquad (1) xtxtx_t समय पर अवलोकन ;ttt x1:tx1:t\textbf{x}_{1:t} अवलोकन के …

9 time-series  bayesian  inference  change-point 

कभी-कभी हम मान लेते हैं कि रजिस्टर्स तय हो गए हैं, यानी वे नॉन-स्टोचस्टिक हैं। मुझे लगता है कि इसका मतलब है कि हमारे सभी भविष्यवक्ता, पैरामीटर अनुमान आदि बिना शर्त के सही हैं? क्या मैं यहां तक ​​जा सकता हूं कि वे अब यादृच्छिक चर नहीं हैं? यदि दूसरी …

9 regression  inference  philosophical  conditioning  ancillary-statistics 

वाई। पवन द्वारा "ऑल लाइकलीहुड: स्टैटिस्टिकल मॉडलिंग एंड इन्वेंशन यूज़ लाइकलीहुड" से, री-पैरामीटराइजेशन की संभावना को रूप में परिभाषित किया गया है। _ \ _ ताकि यदि g एक-से-एक है, तो L ^ * (\ psi) = L (g ^ {- 1}} ((psi)) (पृष्ठ 45)। मैं एक्सरसाइज 2.20 दिखाने की …

9 mathematical-statistics  inference  likelihood  fisher-information 

मैं विशेष रूप से MCMC का उपयोग करते हुए एक दूसरे से कई मोड में होने के बाद नमूना लेने की कोशिश कर रहा हूं। ऐसा प्रतीत होता है कि ज्यादातर मामलों में, इनमें से केवल एक मोड में 95% एचपीडी होता है जिसकी मुझे तलाश है। मैंने टेम्पर्ड सिमुलेशन …

9 sampling  mcmc  inference  convergence