probability पर टैग किए गए जवाब

जापान में हाल की घटनाओं ने मुझे निम्नलिखित के बारे में सोचने पर मजबूर कर दिया है। परमाणु संयंत्रों को आमतौर पर गंभीर दुर्घटनाओं के जोखिम को सीमित करने के लिए डिज़ाइन किया जाता है, उदाहरण के लिए, '10 बेस -6 / वर्ष'। यह एकल पौधे के लिए मापदंड है। …

10 probability 

मेरे पास बहुत सारे शून्य के साथ एक डेटा सेट है जो इस तरह दिखता है: set.seed(1) x <- c(rlnorm(100),rep(0,50)) hist(x,probability=TRUE,breaks = 25) मैं इसके घनत्व के लिए एक रेखा खींचना चाहूंगा, लेकिन density()फ़ंक्शन एक चलती हुई खिड़की का उपयोग करता है जो एक्स के नकारात्मक मूल्यों की गणना करता …

10 r  probability  kde 

मान लीजिए एक्सXX तथा YYY औसत से द्विभाजित सामान्य हैं μ = (μ1,μ2)μ=(μ1,μ2)\mu=(\mu_1,\mu_2) और सहसंयोजक Σ = [σ1 1σ12σ12σ22]Σ=[σ11σ12σ12σ22]\Sigma = \begin{bmatrix} \sigma_{11} & \sigma_{12} \\ \sigma_{12} & \sigma_{22} \\ \end{bmatrix}। क्या संभावना हैपीआर ( एक्स)&lt; य| मिनट ( एक्स), वाई) )Pr(X&lt;Y|min(X,Y))\Pr\left(X<Y|\min\left(X,Y\right)\right)?

10 probability  normal-distribution  conditional-probability 

Dirichlet Pocess और Gaussian Process को अक्सर "कार्य पर वितरण" या "वितरण पर वितरण" के रूप में जाना जाता है। उस मामले में, क्या मैं सार्थक रूप से एक जीपी के तहत एक फ़ंक्शन के घनत्व के बारे में बात कर सकता हूं? यही है, क्या गाऊसी प्रक्रिया या डिरिचलेट …

10 machine-learning  probability  bayesian  nonparametric  nonparametric-bayes 

मैं ऑनलाइन वीडियो और व्याख्यान नोट्स से गॉसियन प्रक्रिया प्रतिगमन के बारे में सीख रहा हूं, मेरी समझ यह है कि अगर हमारे पास अंकों के साथ डेटासेट है तो हम मानते हैं कि डेटा -डायमेंशनल मल्टीवेरेट गॉसियन से नमूना लिया गया है । तो मेरा सवाल उस मामले में …

10 machine-learning  probability  inference  gaussian-process  multivariate-regression 

निरंतर यादृच्छिक चर XXX , यदि E(|X|)E(|X|)E(|X|) परिमित है, is limn→∞nP(|X|&gt;n)=0limn→∞nP(|X|&gt;n)=0\lim_{n\to\infty}n P(|X|>n)=0 ? यह एक ऐसी समस्या है जो मुझे इंटरनेट पर मिली, लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि यह है या नहीं। मुझे पता है कि मार्को असमानता द्वारा nP(|X|&gt;n)&lt;E(|X|)nP(|X|&gt;n)&lt;E(|X|)n P(|X|>n)<E(|X|) धारण करता है, लेकिन मैं यह नहीं दिखा …

10 probability  expected-value  probability-inequalities 

क्या कोई संभावना (गणितीय) की परिभाषा है जो 'फ्रीक्वेंसी' के तहत आवृत्तियों को समझते हैं। मैंने पढ़ा कि यह लंबे समय में होने वाली घटना की सापेक्ष आवृत्ति है '', लेकिन क्या इसे परिभाषित करने का कोई औपचारिक तरीका है? क्या कोई ज्ञात संदर्भ हैं जहां मुझे वह परिभाषा मिल …

10 probability  frequentist  definition 

जाने और ।Z∼N(0,1)Z∼N(0,1)Z \sim N(0,1)W∼χ2(s)W∼χ2(s)W \sim \chi^2(s) यदि और को स्वतंत्र रूप से वितरित किया जाता है, तो चर स्वतंत्रता की डिग्री के साथ एक वितरण का अनुसरण करता है ।ZZZWWWY=ZW/s√Y=ZW/sY = \frac{Z}{\sqrt{W/s}}tttsss मैं इस तथ्य के प्रमाण की तलाश में हूं, एक संदर्भ काफी अच्छा है यदि आप पूरा …

10 probability  distributions  references 

हम कहते हैं कि पूरी तरह से परिवर्तित हो जाता है यदि हर ।X1,X2,…X1,X2,…X_1, X_2, \ldotsXXXϵ&gt;0ϵ&gt;0\epsilon>0 ∑∞n=1P(|Xn−X|&gt;ϵ)&lt;∞∑n=1∞P(|Xn−X|&gt;ϵ)&lt;∞\sum_{n=1}^\infty \text{P}\left(|X_n-X|>\epsilon\right) <\infty बोरेल केंटेली के लेम्मा के साथ यह साबित करने के लिए सीधे आगे है कि पूर्ण अभिसरण का अर्थ है निश्चित रूप से अभिसरण। मैं एक उदाहरण के लिए देख रहा …

10 probability  convergence 

चलोX1,...,XnX1,...,Xn X_1, ...,X_n एक यादृच्छिक नमूना एक वितरण फ़ोम होना Geometric(θ)Geometric(θ)Geometric(\theta) के लिये 0&lt;θ&lt;10&lt;θ&lt;10<\theta<1। अर्थात, pθ(x)=θ(1−θ)x−1I{1,2,...}(x)pθ(x)=θ(1−θ)x−1I{1,2,...}(x)p_{\theta}(x)=\theta(1-\theta)^{x-1} I_{\{1,2,...\}}(x) के लिए न्यूनतम विचरण के साथ निष्पक्ष अनुमानक का पता लगाएं g(θ)=1θg(θ)=1θg(\theta)=\frac{1}{\theta} मेरा प्रयास: चूंकि ज्यामितीय वितरण घातीय परिवार से है, आंकड़े ∑Xi∑Xi\sum X_i के लिए पूर्ण और पर्याप्त है θθ \theta। इसके …

10 probability  self-study  estimation  unbiased-estimator  exponential-family 

मुझे संदेह है: वास्तविक मूल्यवान यादृच्छिक चर और दोनों को प्रायिकता स्थान पर परिभाषित करें ।XXXZZZ(Ω,F,P)(Ω,F,P)(\Omega, \mathcal{F},\mathbb{P}) आज्ञा दें , जहां एक वास्तविक-मूल्यवान फ़ंक्शन है। चूंकि यादृच्छिक चर का एक फ़ंक्शन है, इसलिए यह एक यादृच्छिक चर है।Y:=g(X,Z)Y:=g(X,Z)Y:= g(X,Z)g(⋅)g(⋅)g(\cdot)YYY Let अर्थात बोध ।x:=X(ω)x:=X(ω)x:=X(\omega)XXX Is बराबर ?P(Y|X=x)=P(g(X,Z)|X=x)P(Y|X=x)=P(g(X,Z)|X=x)\mathbb{P}(Y|X=x)=\mathbb{P}(g(X,Z)|X=x)P(g(x,Z))P(g(x,Z))\mathbb{P}(g(x,Z))

10 probability  random-variable 

यहाँ एक उदाहरण मामला है: मेरी आबादी 10,000 वस्तुओं की है। प्रत्येक आइटम की एक विशिष्ट आईडी होती है। मैं बेतरतीब ढंग से 100 आइटम उठाता हूं और आईडी रिकॉर्ड करता हूं मैंने १०० वस्तुओं को वापस आबादी में डाल दिया मैं बेतरतीब ढंग से 100 आइटम फिर से चुनता …

10 probability  hypergeometric 

मुझे निम्न समस्या है: मेरे पास 100 अनूठे आइटम (एन) हैं, और मैं उनमें से 43 (एम) का चयन कर रहा हूं एक बार (प्रतिस्थापन के साथ)। मुझे uniques की अपेक्षित संख्या (केवल एक बार, k = 1) के लिए हल करने की आवश्यकता है, युगल (बिल्कुल दो बार k …

10 probability  expected-value  birthday-paradox 

मैं आर में एक असतत समय मॉडल फिट करने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि यह कैसे करना है। मैंने पढ़ा है कि आप विभिन्न चर में निर्भर चर को व्यवस्थित कर सकते हैं, प्रत्येक समय-अवलोकन के लिए, और glmएक लॉगिट या क्लॉगलॉग लिंक के …

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मैं एक समय श्रृंखला विश्लेषण पुस्तक पढ़ रहा हूं और नमूना ऑटोकॉवरियन के लिए सूत्र पुस्तक में परिभाषित किया गया है: γˆ(h)=n−1∑t=1n−h(xt+h−x¯)(xt−x¯)γ^(h)=n−1∑t=1n−h(xt+h−x¯)(xt−x¯)\widehat{\gamma}(h) = n^{-1}\displaystyle\sum_{t=1}^{n-h}(x_{t+h}-\bar{x})(x_t-\bar{x}) साथ में γˆ(−h)=γˆ(h)γ^(−h)=γ^(h)\widehat{\gamma}(-h) = \widehat{\gamma}(h)\; के लिये h=0,1,...,n−1h=0,1,...,n−1\;h = 0,1, ..., n-1। x¯x¯\bar{x} मतलब है। क्या कोई सहज रूप से समझा सकता है कि हम योग …

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