probability पर टैग किए गए जवाब

क्या हम किसी क्लासिफायर से प्राप्त पूर्ववर्ती संभावना की व्याख्या कर सकते हैं जो एक अनुमानित वर्ग मान और संभाव्यता (उदाहरण के लिए, लॉजिस्टिक रिग्रेशन या नैवे बेस) को किसी प्रकार के विश्वास स्कोर के रूप में प्रस्तुत करता है जो उस अनुमानित वर्ग मूल्य को सौंपा गया है?

12 probability  logistic  naive-bayes 

मैं निम्नलिखित संभावना समारोह है: Prob=11+e−zProb=11+e−z\text{Prob} = \frac{1}{1 + e^{-z}} कहाँ पे z=B0+B1X1+⋯+BnXn.z=B0+B1X1+⋯+BnXn.z = B_0 + B_1X_1 + \dots + B_nX_n. मेरा मॉडल जैसा दिखता है Pr(Y=1)=11+exp(−[−3.92+0.014×(bid)])Pr(Y=1)=11+exp⁡(−[−3.92+0.014×(bid)])\Pr(Y=1) = \frac{1}{1 + \exp\left(-[-3.92 + 0.014\times(\text{bid})]\right)} यह एक संभावना वक्र के माध्यम से कल्पना की जाती है जो नीचे की तरह दिखता है। …

12 r  probability  data-visualization  logistic 

क्या एक सकारात्मक-केवल वितरण मौजूद है जैसे कि इस वितरण से दो स्वतंत्र नमूनों का अंतर सामान्य रूप से वितरित किया जाता है? यदि हां, तो क्या इसका सरल रूप है?

12 distributions  probability 

मान लीजिए कि हमारे पास एक (औसत दर्जे का और उपयुक्त व्यवहार किया गया है) , जहां कॉम्पैक्ट है। इसके अलावा, मान लें कि हम वितरण पर समान वितरण से नमूने आकर्षित कर सकते हैं उपाय और हम माप जानते हैं । उदाहरण के लिए, शायद एक बॉक्स युक्त ।S⊆B⊂RnS⊆B⊂RnS\subseteq …

12 probability  monte-carlo  unbiased-estimator  measure-theory 

मैं स्थान-स्तरीय परिवार के अर्थ के बारे में सोच रहा था। मेरी समझ यह है कि स्थान और स्केल के मापदंडों वाले परिवार के हर सदस्य के लिए , फिर का वितरण किसी भी पैरामीटर पर निर्भर नहीं करता है और यह उस परिवार से संबंधित प्रत्येक लिए समान है।ए …

12 probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  moments 

क्रुश्के की बायेसियन पुस्तक कहती है, एक सिक्के को लहराने के लिए एक बीटा वितरण के उपयोग के बारे में, उदाहरण के लिए, अगर हमारे पास इस ज्ञान के अलावा कोई पूर्व ज्ञान नहीं है कि सिक्के में एक सिर और एक पूंछ पक्ष है, तो यह पहले वाले एक …

12 probability  bayesian  beta-distribution 

मेरा बैकग्राउंड कंप्यूटर साइंस है। मैं मोंटे कार्लो नमूना लेने के तरीकों में काफी नया हूं और यद्यपि मैं गणित को समझता हूं, मेरे पास महत्वपूर्ण नमूनाकरण के लिए सहज ज्ञान युक्त उदाहरण हैं। अधिक सटीक रूप से, कोई इसका उदाहरण प्रदान कर सकता है: एक मूल वितरण से एक …

12 probability  distributions  sampling  importance-sampling 

मान लीजिए मैं एक संयुक्त पल पैदा कार्य हो CDF के साथ एक संयुक्त वितरण के लिए एफ एक्स , वाई ( एक्स , वाई ) । है एम एक्स , वाई ( रों , टी ) = एम एक्स , वाई ( रों , 0 ) ⋅ एम एक्स …

12 probability  independence  joint-distribution  mgf 

आँकड़ों में एक समय सम्मानित अनुस्मारक "असंबद्धता स्वतंत्रता का अर्थ नहीं है"। आमतौर पर यह अनुस्मारक मनोवैज्ञानिक रूप से सुखदायक (और वैज्ञानिक रूप से सही) बयान के साथ पूरक है "जब, फिर भी दो चर संयुक्त रूप से सामान्य रूप से वितरित किए जाते हैं , तो असंबद्धता स्वतंत्रता का …

12 probability  distributions  correlation  mathematical-statistics  independence 

मुझे लगता है मैं विस्तृत संतुलन की स्थिति के समीकरण है, जो कहा गया है कि संक्रमण संभावना के लिए समझ में और स्थिर वितरण π , एक मार्कोव श्रृंखला संतुष्ट विस्तृत संतुलन अगर क्ष ( एक्स | y ) π ( y ) = क्ष ( y | एक्स …

12 probability  mcmc  markov-process 

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 

बिशप में पैटर्न पहचान और मशीन लर्निंग मैं निम्नलिखित, बस प्रायिकता घनत्व के बाद पढ़ने के लिए p(x∈(a,b))=∫bap(x)dxp(x∈(a,b))=∫abp(x)dxp(x\in(a,b))=\int_a^bp(x)\textrm{d}x पेश किया गया: चर के एक nonlinear परिवर्तन के तहत, एक संभाव्यता घनत्व एक साधारण कार्य से अलग रूप से परिवर्तित हो जाता है, जो कि जेकोबियन कारक है। उदाहरण के लिए, …

12 machine-learning  probability 

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 

मुझे पता है कि टाइप II त्रुटि वह जगह है जहां H1 सत्य है, लेकिन H0 अस्वीकार नहीं किया गया है। सवाल मैं सामान्य वितरण से जुड़े टाइप II त्रुटि की संभावना की गणना कैसे करूं, जहां मानक विचलन ज्ञात है?

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क्या यह अलग प्रकार का वितरण है (EX: द्विपद, बर्नौली, बहुपद) या किसी भी वितरण को इस तरह से दर्शाया जा सकता है। क्या कोई सरल उदाहरण के साथ विस्तृत कर सकता है

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