probability पर टैग किए गए जवाब

ग्रिमेट और स्टिरज़ेकर से लिया गया : दिखाएँ कि यह ऐसा नहीं हो सकता है कि U = X + YU=X+YU=X+Y जहां UUU को समान रूप से [0,1] पर वितरित किया गया हो और XXX और YYY स्वतंत्र और समान रूप से वितरित किए गए हों। आपको यह नहीं मानना …

18 probability  random-variable  continuous-data  uniform  proof 

मैं उम्मीद कर रहा था कि कोई व्यक्ति यह तर्क देते हुए बता सकता है कि यादृच्छिक चर Y1=X2−X1Y1=X2−X1Y_1=X_2-X_1 और Y2=X1+X2Y2=X1+X2Y_2=X_1+X_2 , XiXiX_i मानक सामान्य वितरण क्यों हैं, सांख्यिकीय रूप से स्वतंत्र हैं। उस तथ्य का प्रमाण एमजीएफ तकनीक से आसानी से प्राप्त होता है, फिर भी मैं इसे बेहद …

18 probability  self-study  mathematical-statistics 

मान लीजिए कि आपके पास टाइल के साथ एक बैग था , प्रत्येक उस पर एक पत्र के साथ। अक्षर 'A' के साथ टाइलें हैं , 'B' के साथ , और इसी तरह, और 'वाइल्डकार्ड' टाइलें (हमारे पास n = n_A + n_B + \ ldots + n_Z + n_ …

18 probability  games  combinatorics 

मेरे पास केंद्रीय सीमा प्रमेय (CLT) के बारे में बहुत शुरुआत का प्रश्न है: मुझे पता है कि सीएलटी बताता है कि आईआईडी यादृच्छिक चर का एक मतलब लगभग सामान्य वितरित किया जाता है ( , जहां एन सम्मन का सूचकांक है) या मानकीकृत यादृच्छिक चर का मानक सामान्य वितरण …

18 probability  normal-distribution  convergence  central-limit-theorem  law-of-large-numbers 

मुझे नहीं पता कि यह सिर्फ मेरे लिए है, लेकिन मैं सामान्य रूप से आंकड़ों पर बहुत संदेह करता हूं। मैं इसे पासा के खेल, पोकर गेम आदि में समझ सकता हूं। बहुत छोटे, सरल, अधिकतर आत्म-निहित दोहराया खेल ठीक हैं। उदाहरण के लिए, इसके किनारे पर एक सिक्का उतरना …

18 probability  expected-value  philosophical 

मैंने गामा वितरण के बाद घातीय यादृच्छिक चर का योग सीखा है। लेकिन हर जगह मैंने पढ़ा कि पैरामीरिजेशन अलग है। उदाहरण के लिए, विकी रिश्ते का वर्णन करता है, लेकिन यह मत कहो कि उनके मापदंडों का वास्तव में क्या मतलब है? आकार, पैमाने, दर, 1 / दर? घातांक …

18 distributions  probability  gamma-distribution 

जाहिर है कि घटनाएँ A और B स्वतंत्र हैं यदि Pr = Pr Pr । आइए एक संबंधित मात्रा को परिभाषित करें Q:(A∩B)(A∩B)(A\cap B)(A)(A)(A)(B)(B)(B) Q≡Pr(A∩B)Pr(A)Pr(B)Q≡Pr(A∩B)Pr(A)Pr(B)Q\equiv\frac{\mathrm{Pr}(A\cap B)}{\mathrm{Pr}(A)\mathrm{Pr}(B)} तो A और B स्वतंत्र हैं यदि if = Q 1 (हर को ग्रहण करने वाला नॉनजरो है)। क्या वास्तव में क्यू का एक …

18 probability  terminology  independence 

मैं यह तय करना चाहता हूं कि क्या मुझे "INTRODUCTION TO STOCHASTIC PROCESSES" नाम का एक कोर्स करना चाहिए, जो मेरे विश्वविद्यालय में अगले सेमेस्टर में होगा। मैंने व्याख्याता से पूछा कि इस तरह के पाठ्यक्रम का अध्ययन मुझे एक सांख्यिकीविद् के रूप में कैसे मदद करेगा, उन्होंने कहा कि …

18 probability  stochastic-processes 

मैं 1 से कुछ विशिष्ट को कुछ छह-पक्षीय पासा (d6) को रोल करके कुछ विशिष्ट को आकर्षित करना चाहता हूं । एक अच्छा जवाब यह बताएगा कि इसकी विधि समान और स्वतंत्र पूर्णांक क्यों बनाती है ।एनNN एक उदाहरण के रूप में, यह समझाने में मदद मिलेगी कि के मामले …

18 probability  random-generation  uniform  dice 

मैं निम्नलिखित संभावना समारोह है: प्रोब = १1 + ई- zसमस्या=11+इ-z\text{Prob} = \frac{1}{1 + e^{-z}} कहाँ पे z= बी0+ बी1एक्स1+ ⋯ + बीnएक्सn।z=बी0+बी1एक्स1+⋯+बीnएक्सn।z = B_0 + B_1X_1 + \dots + B_nX_n. मेरा मॉडल जैसा दिखता है पीआर ( वाई= 1 ) = 11 + ऍक्स्प( - [ - 3.92 + …

18 probability  logistic  logit 

मान लीजिए कि जब तक पहली बार एक सिर प्राप्त नहीं होता है तब तक एक उचित सिक्का बार-बार उछाला जाता है। अपेक्षित संख्या में टॉस की क्या आवश्यकता है? पहले सिर को प्राप्त करने से पहले पूंछ की अपेक्षित संख्या क्या होगी?

18 probability  self-study  expected-value  bernoulli-distribution  geometric-distribution 

आप और मैं एक खेल खेलने का फैसला करते हैं जहाँ हम एक सिक्का उछालते हैं। कुल में 10 सिर फ्लिप करने वाला पहला खिलाड़ी खेल जीतता है। स्वाभाविक रूप से, इस बारे में एक तर्क है कि पहले किसे जाना चाहिए। इस खेल के सिमुलेशन से पता चलता है …

17 probability  python  binomial  negative-binomial 

मैं यहाँ परिभाषित नीले क्षेत्र से नमूने उत्पन्न करना चाहता हूँ: भोली समाधान इकाई वर्ग में अस्वीकृति नमूने का उपयोग करना है, लेकिन यह केवल 1−π/41−π/41-\pi/4 (~ 21.4%) दक्षता प्रदान करता है। क्या कोई तरीका है जिससे मैं और अधिक कुशलता से नमूना ले सकता हूं?

17 probability  sampling  monte-carlo  random-generation 

[ 0 , 1 ] से यादृच्छिक रूप से एनnn अंतराल , जहां प्रत्येक अंत बिंदु A, B को [ 0 , 1 ] के बीच समान वितरण से चुना जाता है ।[0,1][0,1][0,1][0,1] क्या संभावना है कि कम से कम एक अंतराल सभी दूसरों के साथ ओवरलैप हो जाए?

17 probability 

इस विकिपीडिया लेख के अनुसार , कम्प्यूटेशन को अधिक कम्प्यूटेशनल रूप से इष्टतम बनाने के x⋅yरूप में संभावनाओं के उत्पाद का प्रतिनिधित्व कर सकता है -log(x) - log(y)। लेकिन अगर मैं एक उदाहरण कहने की कोशिश करूँ: p1 = 0.5 p2 = 0.5 p1 * p2 = 0.25 -log(p1) - …

17 probability  logarithm  arithmetic