probability पर टैग किए गए जवाब

मैं दो यादृच्छिक चर, है जहां U ( 0 , 1 ) एक समान 0-1 वितरण है।αमैं∼ ईद U(0,1),i=1,2αi∼iid U(0,1),i=1,2\alpha_i\sim \text{iid }U(0,1),\;\;i=1,2यू(0,1)U(0,1)U(0,1) फिर, ये उपज एक प्रक्रिया है, कहते हैं: P(x)=α1sin(x)+α2cos(x),x∈(0,2π)P(x)=α1sin⁡(x)+α2cos⁡(x),x∈(0,2π)P(x)=\alpha_1\sin(x)+\alpha_2\cos(x), \;\;\;x\in (0,2\pi) अब, मैं सोच रहा था एक बंद फार्म के लिए अभिव्यक्ति है कि क्या वहाँ की सैद्धांतिक …

16 distributions  probability  stochastic-processes 

क्या कोई अच्छी किताबें हैं जो संभाव्यता सिद्धांत की महत्वपूर्ण अवधारणाओं की व्याख्या करती हैं जैसे कि संभावना वितरण फ़ंक्शन और संचयी वितरण फ़ंक्शन? कृपया, जॉन राइस द्वारा "गणितीय सांख्यिकी और डेटा विश्लेषण" जैसी पुस्तकों को संदर्भित करने से बचें, जो सरल क्रमपरिवर्तन अवधारणाओं के साथ शुरू होती हैं और …

16 probability  self-study  distributions  references  theory 

पुस्तक पैटर्न मान्यता और मशीन लर्निंग (सूत्र 1.27) में, यह देता है जहाँx=g(y),px(x)वह पीडीएफ है जोचर के परिवर्तन के संबंध मेंpy(y)से मेल खाती है।py(y)=px(x)∣∣∣dxdy∣∣∣=px(g(y))|g′(y)|py(y)=px(x)|dxdy|=px(g(y))|g′(y)|p_y(y)=p_x(x) \left | \frac{d x}{d y} \right |=p_x(g(y)) | g'(y) |x=g(y)x=g(y)x=g(y)px(x)px(x)p_x(x)py(y)py(y)p_y(y) पुस्तकों का कहना है, क्योंकि है कि टिप्पणियों की सीमा में पड़ने वाले है , के …

16 machine-learning  probability  self-study  derivative  jacobian 

मैं समझता हूँ । सशर्त बी के पूरे क्षेत्र द्वारा विभाजित ए और बी का चौराहा है।P(A∩B)/P(B)=P(A|B)P(A∩B)/P(B)=P(A|B)P(A\cap B)/P(B) = P(A|B) लेकिन क्यों है?P(A∩B|C)/P(B|C)=P(A|B∩C)P(A∩B|C)/P(B|C)=P(A|B∩C)P(A\cap B|C)/P(B|C) = P(A|B \cap C) क्या आप कुछ अंतर्ज्ञान दे सकते हैं? यह नहीं होना चाहिए: ?P(A∩B∩C)/P(B,C)=P(A|B∩C)P(A∩B∩C)/P(B,C)=P(A|B∩C)P(A\cap B \cap C)/P(B,C) = P(A|B \cap C)

16 probability  conditional-probability 

नोट: अग्रिम में माफी अगर यह एक डुप्लिकेट है, तो मुझे अपनी खोज में एक समान q नहीं मिला कहें कि हमारे पास एक सच्चा पैरामीटर है। एक आत्मविश्वास अंतराल सी (एक्स) एक आरवी है जिसमें पी शामिल है, 95% समय कहते हैं। अब मान लें कि हम X का …

16 probability  confidence-interval 

क्या ये महज शैलीगत रूढ़ियाँ हैं (चाहे italicized या गैर-italicized), या इन नोटेशन के अर्थों में पर्याप्त अंतर हैं? क्या कोई अन्य अर्थ हैं " इस संभावना पर विचार किया जाना चाहिए " की संभावना ?

16 probability  notation 

सीमांत आमतौर पर एक ऐसी चीज को संदर्भित करता है जो एक छोटा प्रभाव है, कुछ ऐसा जो एक बड़ी प्रणाली के बाहर है। यह "सीमांत" के रूप में वर्णित के महत्व को कम करने के लिए जाता है। तो यह कैसे यादृच्छिक चर के सबसेट की संभावना पर लागू …

15 probability  terminology 

मैं मानता हूँ कि P(A|B)=P(A|B,C)∗P(C)+P(A|B,¬C)∗P(¬C)P(A|B)=P(A|B,C)∗P(C)+P(A|B,¬C)∗P(¬C)P(A|B) = P(A | B,C) * P(C) + P(A|B,\neg C) * P(\neg C) सही है, जबकि P(A|B)=P(A|B,C)+P(A|B,¬C)P(A|B)=P(A|B,C)+P(A|B,¬C)P(A|B) = P(A | B,C) + P(A|B,\neg C) गलत है। हालाँकि, मुझे बाद में एक के बारे में "अंतर्ज्ञान" मिला है, यानी आप दो मामलों (C या Not C) को …

15 probability  bayesian 

पूर्णांकों पर एक 1 आयामी यादृच्छिक की पैदल दूरी पर विचार करें प्रारंभिक अवस्था के साथ :ZZ\mathbb{Z}x∈Zx∈Zx\in\mathbb{Z} Sn=x+∑i=1nξiSn=x+∑i=1nξi\begin{equation} S_n=x+\sum^n_{i=1}\xi_i \end{equation} जहां वेतन वृद्धि IID है जैसे कि ।ξiξi\xi_iP{ξi=1}=P{ξi=−1}=12P{ξi=1}=P{ξi=−1}=12P\{\xi_i=1\}=P\{\xi_i=-1\}=\frac{1}{2} एक साबित कर सकता है कि (1) Px{Sn reaches +1 eventually}=1Px{Sn reaches +1 eventually}=1\begin{equation} P^x{\{S_n \text{ reaches +1 eventually}\}} = 1 \end{equation} …

15 probability  terminology  stochastic-processes  randomness  random-walk 

मैं caretआर में पैकेज के माध्यम से ढाल बूस्टिंग मशीन एल्गोरिदम का प्रयोग कर रहा हूं । एक छोटे से कॉलेज प्रवेश डेटासेट का उपयोग करते हुए, मैंने निम्नलिखित कोड चलाया: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

मैं एक सांख्यिकी / मशीन सीखने / डेटा खनन संदर्भ में एल्गोरिथ्म डेवलपर / शोधकर्ता की स्थिति के लिए लोगों का साक्षात्कार कर रहा हूं। मैं यह निर्धारित करने के लिए प्रश्नों की तलाश कर रहा हूं, विशेष रूप से, एक उम्मीदवार की परिचितता, अंतर्निहित सिद्धांत के साथ समझ और …

15 machine-learning  probability  distributions 

जब तक प्रत्येक पक्ष 3 बार प्रकट नहीं हो जाता, तब तक आपको मरने की संख्या को रोल करने की अपेक्षित संख्या क्या होगी? यह सवाल न्यूजीलैंड में प्राथमिक स्कूल में पूछा गया था और इसे सिमुलेशन का उपयोग करके हल किया गया था। इस समस्या का विश्लेषणात्मक समाधान क्या …

15 probability  multinomial  negative-binomial  coupon-collector-problem 

मैं मशीन लर्निंग में नया हूं। मैं मशीन लर्निंग (स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी) में एक पाठ्यक्रम का अध्ययन कर रहा हूं और मुझे समझ में नहीं आया कि इस सिद्धांत का क्या मतलब है और इसकी उपयोगिता क्या है। मैं सोच रहा हूं कि क्या कोई मेरे लिए इस सिद्धांत का विस्तार …

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युक्त एक कलश पर विचार की गेंदों पी अलग अलग रंग, साथ पी मैं रंग की गेंदों का अनुपात जा रहा है मैं के बीच एन गेंदों ( Σ मैं पी मैं = 1 )। मैं आकर्षित n ≤ एन कलश से गेंदों बिना नंबर पर प्रतिस्थापन और देखो γ …

15 probability  expected-value  coupon-collector-problem 

हार्वर्ड के सांख्यिकी 110: प्रायिकता पाठ्यक्रम जो कि आईट्यून्स और यूट्यूब पर मिल सकता है, से वीडियो लेक्चर में , मुझे इस समस्या का सामना करना पड़ा । मैंने इसे यहाँ संक्षेप में बताने की कोशिश की है: मान लीजिए कि हमें एक मानक डेक से एक यादृच्छिक दो-कार्ड हाथ …

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