Pytania otagowane jako conditional-probability

Prawdopodobieństwo wystąpienia zdarzenia A, gdy wiadomo, że wystąpiło lub miało miejsce inne zdarzenie B. Jest to powszechnie oznaczane przez P (A | B).

14
Pytanie do wywiadu Amazon - prawdopodobieństwo drugiego wywiadu
Otrzymałem to pytanie podczas wywiadu z Amazon: 50% wszystkich osób, które otrzymają pierwszą rozmowę, otrzyma drugą rozmowę 95% znajomych, którzy otrzymali drugi wywiad, uznało, że mieli dobry pierwszy wywiad 75% znajomych, którzy NIE otrzymali drugiego wywiadu, uważa, że ​​mieli dobry pierwszy wywiad Jeśli uważasz, że miałeś dobry pierwszy wywiad, jakie …
2
Wyprowadzanie rozkładów warunkowych wielowymiarowego rozkładu normalnego
Mamy wielowymiarowy normalny wektor Y∼N(μ,Σ)Y∼N(μ,Σ){\boldsymbol Y} \sim \mathcal{N}(\boldsymbol\mu, \Sigma) . Rozważ podzielenie μμ\boldsymbol\mu i YY{\boldsymbol Y} na μ=[μ1μ2]μ=[μ1μ2]\boldsymbol\mu = \begin{bmatrix} \boldsymbol\mu_1 \\ \boldsymbol\mu_2 \end{bmatrix} Y=[y1y2]Y=[y1y2]{\boldsymbol Y}=\begin{bmatrix}{\boldsymbol y}_1 \\ {\boldsymbol y}_2 \end{bmatrix} z podobną partycją ΣΣ\Sigma w [Σ11Σ21Σ12Σ22][Σ11Σ12Σ21Σ22] \begin{bmatrix} \Sigma_{11} & \Sigma_{12}\\ \Sigma_{21} & \Sigma_{22} \end{bmatrix} Następnie (y1|y2=a)(y1|y2=a)({\boldsymbol y}_1|{\boldsymbol y}_2={\boldsymbol a}) …
3
Przykład: regresja LASSO z użyciem glmnet dla wyniku binarnego
Zaczynam bawić sięglmnet za pomocą regresji LASSO, gdzie moje wyniki zainteresowania są dychotomiczne. Poniżej utworzyłem małą próbną ramkę danych: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, 0.91, …
77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 
4
Jak wygenerować skorelowane liczby losowe (podane średnie, wariancje i stopień korelacji)?
Przepraszam, jeśli wydaje się to trochę zbyt proste, ale myślę, że tylko chcę tutaj potwierdzić zrozumienie. Wydaje mi się, że musiałbym to zrobić w dwóch krokach i zacząłem próbować analizować macierze korelacji, ale to zaczyna wydawać się naprawdę zaangażowane. Szukam zwięzłego wyjaśnienia (najlepiej ze wskazówkami dotyczącymi rozwiązania pseudokodu) dobrego, idealnie …
3
Uogólnienie Prawa Iterowanych Oczekiwań
Ostatnio natknąłem się na tę tożsamość: E[E(Y|X,Z)|X]=E[Y|X]E[E(Y|X,Z)|X]=E[Y|X]E \left[ E \left(Y|X,Z \right) |X \right] =E \left[Y | X \right] Oczywiście jestem zaznajomiony z prostszą wersją tej reguły, a mianowicie, że ale nie byłem w stanie znaleźć uzasadnienia dla jego uogólnienie.E[E(Y|X)]=E(Y)E[E(Y|X)]=E(Y)E \left[ E \left(Y|X \right) \right]=E \left(Y\right) Byłbym wdzięczny, gdyby ktoś mógł …
3
R: Losowy las wyrzucający NaN / Inf w błędzie „wywołanie funkcji zagranicznej” pomimo braku NaN w zbiorze danych [zamknięte]
Zamknięte. To pytanie jest nie na temat . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby było tematem dotyczącym weryfikacji krzyżowej. Zamknięte 2 lata temu . Używam karetki, aby uruchomić sprawdzony krzyżowo losowy las w zbiorze danych. Zmienna Y jest czynnikiem. W moim zestawie danych nie ma …
5
Wpis w Wikipedii dotyczący prawdopodobieństwa wydaje się niejednoznaczny
Mam proste pytanie dotyczące „prawdopodobieństwa warunkowego” i „prawdopodobieństwa”. (Sprawdziłem już to pytanie tutaj, ale bezskutecznie). Zaczyna się od strony Wikipedii dotyczącej prawdopodobieństwa . Mówią to: Prawdopodobieństwo zestaw wartości parametrów, , biorąc pod uwagę efekty jest równa prawdopodobieństwu tych zaobserwowanych wyników podanych wartości tych parametrów, to jestθθ\thetaxxx L(θ∣x)=P(x∣θ)L(θ∣x)=P(x∣θ)\mathcal{L}(\theta \mid x) = …
2
Paradoks danych ID (przynajmniej dla mnie)
Jeśli chodzi o moją kruszywa (i ograniczonych) wiedzy na statystykach zezwoleń, zrozumiałem, że jeśli X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1, X_2,..., X_n są IID zmiennymi losowymi, a następnie jako termin oznacza, że są niezależne i jednakowo rozdzielone. Moje obawy o to dawny majątek próbek IID, który brzmi: p(Xn|Xi1,Xi2,...,Xik)=p(Xn),p(Xn|Xi1,Xi2,...,Xik)=p(Xn),p(X_{n}|X_{i_1},X_{i_2},...,X_{i_k}) = p(X_{n}), dla dowolnej kolekcji różnych 's …
4
Problem Monty Hall z omylnym Monty
Monty doskonale wiedział, czy za drzwiami stoi koza (czy była pusta). Ten fakt pozwala Graczowi podwoić swój wskaźnik sukcesu w czasie, przełączając „domysły” na inne Drzwi. Co jeśli wiedza Monty'ego nie była doskonała? Co się stanie, jeśli czasami Nagroda rzeczywiście będzie w tej samej Bramie co Kozioł? Ale nie mogłeś …
3
Czy istnieje jakaś różnica między częstym a bayesowskim w definicji prawdopodobieństwa?
Niektóre źródła podają, że funkcja prawdopodobieństwa nie jest prawdopodobieństwem warunkowym, niektóre twierdzą, że tak. To jest dla mnie bardzo mylące. Według większości źródeł, które widziałem, prawdopodobieństwo rozkładu z parametrem powinno być iloczynem funkcji masy prawdopodobieństwa, biorąc pod uwagę próbek x_i :n x iθθ\thetannnxixix_i L(θ)=L(x1,x2,...,xn;θ)=∏i=1np(xi;θ)L(θ)=L(x1,x2,...,xn;θ)=∏i=1np(xi;θ)L(\theta) = L(x_1,x_2,...,x_n;\theta) = \prod_{i=1}^n p(x_i;\theta) Na …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.