Согласно теореме Байеса, . Но согласно моему эконометрическому тексту говорится, что . Почему это так? Я не понимаю, почему игнорируется.P(y|θ)P(θ)=P(θ|y)P(y)P(y|θ)P(θ)=P(θ|y)P(y)P(y|\theta)P(\theta) = P(\theta|y)P(y)P(θ|y)∝P(y|θ)P(θ)P(θ|y)∝P(y|θ)P(θ)P(\theta|y) \propto...
Если кто-то делает заявление, как показано ниже: «В целом, некурящие, подвергшиеся воздействию окружающего дыма, имели относительный риск развития ишемической болезни сердца 1,25 (95-процентный доверительный интервал, 1,17-1,32) по сравнению с некурящими, не подвергавшимися воздействию дыма». Каков...
Интересно, являются ли условные вероятности уникальными для байесовского подхода, или они являются более общей концепцией, которая разделяется между несколькими школами мысли среди статистиков / вероятностных людей. Я как бы полагаю, что это так, потому что я предполагаю, что никто не может отчасти...
Я хотел бы знать, как правильно интерпретировать графики условной плотности. Я вставил две ниже, которые я создал в R с cdplot. Например, равна ли вероятность того, что Result равен 1, когда Var 1 равен 150 приблизительно 80%? Темно-серая область - это то, что является условной вероятностью того,...
Закрыто . Этот вопрос нуждается в деталях или ясности . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Добавьте детали и проясните проблему, отредактировав этот пост . Закрыто 2 года назад . Я читаю Люси (1959) . Тогда я нашел это утверждение: Когда человек выбирает среди...
Предположим, что XXX и YYY двумерные нормальные со средним μ=(μ1,μ2)μ=(μ1,μ2)\mu=(\mu_1,\mu_2) и ковариацией Σ=[σ11σ12σ12σ22]Σ=[σ11σ12σ12σ22]\Sigma = \begin{bmatrix} \sigma_{11} & \sigma_{12} \\ \sigma_{12} & \sigma_{22} \\ \end{bmatrix} . Какова вероятность...
При изучении выбора ковариации я однажды прочитал следующий пример. Что касается следующей модели: Его ковариационная матрица и обратная ковариационная матрица имеют следующий вид: Я не понимаю, почему независимость и определяется здесь обратной ковариацией?уИксxxYyy Какая математическая логика...
Доказать / Не подтвердить E[1A|Ft]=0 or 1 a.s. ⇒E[1A|Fs]=E[1A|Ft] a.s.E[1A|Ft]=0 or 1 a.s. ⇒E[1A|Fs]=E[1A|Ft] a.s.E[1_A | \mathscr{F_t}] = 0 \ \text{or} \ 1 \ \text{a.s.} \ \Rightarrow E[1_A | \mathscr{F_{s}}] = E[1_A | \mathscr{F_t}] \ \text{a.s.} Учитывая , отфильтрованный вероятностное...
\newcommand{\P}{\mathbb{P}} Я бросаю честный кубик. Всякий раз, когда я получаю 1, 2 или 3, я записываю «1»; всякий раз, когда я получаю 4, я записываю '2'; всякий раз, когда я получаю 5 или 6, я записываю «3». Пусть будет общим количеством бросков, которое мне нужно, чтобы произведение всех чисел,...
Во-первых, позвольте мне сразу признать, что я не настолько разбираюсь в статистике и математике, как хотелось бы. Некоторые могут сказать, что достаточно знаний, чтобы быть опасными. : D Я прошу прощения, если я не использую терминологию правильно. Я пытаюсь смоделировать вероятности перехода...
При обучении параметризованной модели (например, для максимизации вероятности) посредством стохастического градиентного спуска на некотором наборе данных обычно предполагается, что обучающие выборки извлекаются из распределения обучающих данных. Таким образом, если цель состоит в том, чтобы...
Если когда-либо был случай, когда это стало ясно, это проблема Монти Холла. Даже великий Пол Эрдос был одурачен этой проблемой. Мой вопрос, на который может быть трудно ответить, заключается в том, что насчет вероятности того, что мы можем быть настолько уверены в ответе, что получаем интуитивный...
Учитывая, что , условный дистр. из есть . имеет маргинальный дистр. Пуассона ( ), - положительная постоянная.Y χ 2 ( 2 n ) N θ θN= пNзнак равноNN = nYYYχ2( 2 н )χ2(2N)\chi ^2(2n)NNNθθ\thetaθθ\theta Покажите, что как , в распределении.( Y - E ( Y ) ) / √θ → ∞θ→∞\theta \rightarrow \infty ( Y- E( Y)...
Предположим, у меня есть одна выборка частот из 4 возможных событий: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 и у меня есть ожидаемые вероятности того, что мои события произойдут: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 С суммой наблюдаемых частот моих четырех событий (18) я могу рассчитать ожидаемые частоты...
В оригинальной статье pLSA автор Томас Хоффман проводит параллель между структурами данных pLSA и LSA, которые я хотел бы обсудить с вами. Фон: Вдохновляясь Информация индексирование Предположим , у нас есть коллекция из NNN документов D={d1,d2,....,dN}D={d1,d2,....,dN}D = \lbrace d_1, d_2, ....,...
Предположим, мы хотим вычислить некоторое ожидание: EYЕИкс| Y[f(X,Y) ]EYЕИкс|Y[е(Икс,Y)]E_YE_{X|Y}[f(X,Y)] Предположим, мы хотим приблизить это с помощью моделирования Монте-Карло. ЕYЕИкс| Y[ ф( Х, Y) ] ≈ 1R SΣг = 1рΣs = 1Sе(xr,s,yr)EYEX|Y[f(X,Y)]≈1RS∑r=1R∑s=1Sf(xr,s,yr)E_YE_{X|Y}[f(X,Y)] \approx...
Я пытаюсь получить более ясную интуицию: «Если AAA делает BBB более вероятным, то BBB делает AAA более вероятным», т.е. Пусть n(S)n(S)n(S) обозначает размер пространства, в котором находятся AAA и BBB , тогда Утверждение: P(B|A)>P(B)P(B|A)>P(B)P(B|A)>P(B) поэтому...
Я знаю, что такое условное распределение вероятностей. Но что такое полная условная вероятность