intuition पर टैग किए गए जवाब

मैं पूरी तरह से अंधा हूं और एक प्रोग्रामिंग पृष्ठभूमि से आता हूं। जो मैं करने की कोशिश कर रहा हूं वह मशीन सीखना सीखना है, और ऐसा करने के लिए, मुझे पहले रैखिक प्रतिगमन के बारे में जानने की आवश्यकता है। इंटरनेट पर सभी स्पष्टीकरण मैं इस विषय के …

47 regression  intuition 

मान लीजिए कि । फिर के सशर्त वितरण को हुए कि सामान्य रूप से बहुभिन्नरूपी वितरित किया जाता है:एक्स ∼ एन2( μ , Σ )X∼N2(μ,Σ)\mathbf{X} \sim N_{2}(\mathbf{\mu}, \mathbf{\Sigma})एक्स1X1X_1एक्स2= एक्स2X2=x2X_2 = x_2 इ[ पी( एक्स)1| एक्स2= एक्स2) ] = μ1+ σ12σ22( x)2- μ2)E[P(X1|X2=x2)]=μ1+σ12σ22(x2−μ2) E[P(X_1 | X_2 = x_2)] = \mu_1+\frac{\sigma_{12}}{\sigma_{22}}(x_2-\mu_2) और …

46 normal-distribution  multivariate-analysis  intuition 

स्टीन के उदाहरण से पता चलता है कि की अधिकतम संभावना का अनुमान सामान्य रूप से वितरित चर का मतलब है और variances (एक वर्ग हानि फ़ंक्शन के तहत) iff । साफ-सुथरे प्रमाण के लिए, बड़े पैमाने पर इंजेक्शन का पहला अध्याय देखें : ब्रैडली एफ्रॉन द्वारा अनुमान, परीक्षण और …

46 maximum-likelihood  unbiased-estimator  intuition  steins-phenomenon 

मैं विभिन्न संदर्भों (उदाहरण के लिए, बायेसियन मॉडल) में उपयोग की जाने वाली 'विनिमेयता' की अवधारणा को देखता हूं लेकिन मैंने इस शब्द को कभी अच्छी तरह से नहीं समझा है। इस अवधारणा का क्या अर्थ है? इस अवधारणा को किन परिस्थितियों में लागू किया गया है और क्यों?

41 bayesian  intuition  exchangeability 

विकिपीडिया से: मान लीजिए कि आप गेम शो में हैं, और आपको तीन दरवाजों का विकल्प दिया गया है: एक दरवाजे के पीछे एक कार है; दूसरों के पीछे, बकरियाँ। आप एक दरवाजा चुनते हैं, नंबर 1 कहते हैं, और मेजबान, जो जानता है कि दरवाजे के पीछे क्या है, …

40 probability  intuition  puzzle 

मान लीजिए कि pdf साथ एक यादृच्छिक चर है । फिर यादृच्छिक चर में पीडीएफ हैXXXfX(x)fX(x)f_X(x)Y=X2Y=X2Y=X^2 fY(y)={12y√(fX(y√)+fX(−y√))0y≥0y<0fY(y)={12y(fX(y)+fX(−y))y≥00y<0f_Y(y)=\begin{cases}\frac{1}{2\sqrt{y}}\left(f_X(\sqrt{y})+f_X(-\sqrt{y})\right) & y \ge 0 \\ 0 & y \lt 0\end{cases} मैं इसके पीछे कैलकुलस को समझता हूं। लेकिन मैं किसी ऐसे व्यक्ति के बारे में बताने का तरीका सोचने की कोशिश कर रहा …

37 random-variable  pdf  intuition 

मैंने हाल ही में संभाव्य तर्क के एक सिद्धांत के बारे में सीखा है जिसे " दूर समझा जाना" कहा जाता है , और मैं इसके लिए एक अंतर्ज्ञान को समझने की कोशिश कर रहा हूं। मुझे एक परिदृश्य सेट करने दें। चलो घटना है कि एक भूकंप उत्पन्न हो …

36 probability  intuition 

रूप में केंद्रीय सीमित प्रमेय का एक बहुत ही सरल संस्करण जो लिंडबर्ग-लेवी CLT है। मुझे समझ में नहीं आ रहा है कि बाईं ओर एक क्यों है। और लायपुनोव CLT कहते हैं कि लेकिन क्यों नहीं ? क्या कोई मुझे बताएगा कि ये कारक क्या हैं, ऐसे और ? …

36 central-limit-theorem  intuition 

25.02.2019 से Reuter के लेख में यह संदेश वर्तमान में सभी समाचारों पर है: मानव निर्मित ग्लोबल वार्मिंग के लिए साक्ष्य 'गोल्ड स्टैंडर्ड' [वैज्ञानिकों] ने कहा कि विश्वास है कि मानव गतिविधियां पृथ्वी की सतह पर गर्मी बढ़ा रही थीं, "पांच-सिग्मा" स्तर तक पहुंच गई थीं, एक सांख्यिकीय गेज का …

35 p-value  intuition  application  communication  climate 

परिमित और अनंत भिन्नता के बीच क्या अंतर है? मेरे आँकड़े ज्ञान बल्कि बुनियादी है; विकिपीडिया / Google यहाँ बहुत मदद नहीं करता था।

33 variance  intuition  partial-moments 

की सशर्त संभाव्यता के लिए सूत्र उस दिया जा रहा है जो हुआ है:AA\text{A}P ( A)BB\text{B}P(A | B)=P(A∩B)P(B).P(A | B)=P(A∩B)P(B). P\left(\text{A}~\middle|~\text{B}\right)=\frac{P\left(\text{A} \cap \text{B}\right)}{P\left(\text{B}\right)}. मेरी पाठ्यपुस्तक एक वेन आरेख के संदर्भ में इसके पीछे के अंतर्ज्ञान की व्याख्या करती है। यह देखते हुए कि घटित हुआ है, घटना के लिए लिए …

30 probability  conditional-probability  intuition 

सामान्यीकृत योज्य मॉडल वे हैं जहां उदाहरण के लिए y=α+f1(x1)+f2(x2)+eiy=α+f1(x1)+f2(x2)+ei y = \alpha + f_1(x_1) + f_2(x_2) + e_i । कार्य सुचारू हैं, और अनुमान लगाया जाना है। आमतौर पर दंडित बंटवारे से। एमजीसीवी आर में एक पैकेज है जो ऐसा करता है, और लेखक (साइमन वुड) आर उदाहरण के …

30 r  nonparametric  interaction  splines  intuition 

मान लें कि हमारे पास एक यादृच्छिक चर । यदि सही पैरामीटर था, तो संभावना फ़ंक्शन को अधिकतम और शून्य के बराबर व्युत्पन्न होना चाहिए। यह अधिकतम संभावना अनुमानक के पीछे मूल सिद्धांत है।X∼f(x|θ)X∼f(x|θ)X \sim f(x|\theta)θ0θ0\theta_0 जैसा कि मैंने इसे समझा, फिशर जानकारी के रूप में परिभाषित किया गया है …

29 bayesian  maximum-likelihood  likelihood  intuition  fisher-information 

मैं इलेक्ट्रिक लोड पूर्वानुमान के बारे में एक पेपर को समझने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन मैं अंदर की अवधारणाओं से जूझ रहा हूं, विशेष रूप से SARIMAX मॉडल। इस मॉडल का उपयोग लोड की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है और कई सांख्यिकीय अवधारणाओं का उपयोग करता …

27 regression  time-series  arima  autoregressive  intuition 

वितरण में परिवर्तित होने वाले एक यादृच्छिक चर में एक यादृच्छिक चर के बीच सहज अंतर क्या है ? मैंने कई परिभाषाएँ और गणितीय समीकरण पढ़े हैं, लेकिन यह वास्तव में मदद नहीं करता है। (कृपया ध्यान रखें, मैं अर्थमिति का अध्ययन करने वाला स्नातक छात्र हूं।) एक यादृच्छिक चर …

26 distributions  random-variable  convergence  intuition