Pytania otagowane jako probability

Prawdopodobieństwo zawiera ilościowy opis prawdopodobnego wystąpienia określonego zdarzenia.

3
Dlaczego w twierdzeniu Bayesa wymagany jest czynnik normalizujący?
Twierdzenie Bayesa idzie P.( model | dane ) = P( model ) × P( dane | model )P.( dane )P.(Model|dane)=P.(Model)×P.(dane|Model)P.(dane) P(\textrm{model}|\textrm{data}) = \frac{P(\textrm{model}) \times P(\textrm{data}|\textrm{model})}{P(\textrm{data})} Wszystko w porządku. Ale gdzieś przeczytałem: Zasadniczo P (dane) jest tylko stałą normalizującą, tj. Stałą, która powoduje zintegrowanie gęstości tylnej z jedną. Wiemy, że i …
4
„Całkowity obszar pod funkcją gęstości prawdopodobieństwa wynosi 1” - w stosunku do czego?
Koncepcyjnie rozumiem znaczenie wyrażenia „całkowity obszar pod plikiem PDF wynosi 1”. Powinno to oznaczać, że prawdopodobieństwo, że wynik znajdzie się w całkowitym przedziale możliwości, wynosi 100%. Ale tak naprawdę nie mogę tego zrozumieć z „geometrycznego” punktu widzenia. Jeśli na przykład w pliku PDF oś x reprezentuje długość, to czy całkowity …
3
Intuicja warunkowego oczekiwania na -algebra
Niech będzie przestrzenią prawdopodobieństwa, biorąc pod uwagę zmienną losową i a -algebra możemy zbudować nową zmienną losową , która jest warunkowym oczekiwaniem.( Ω , F , μ ) (Ω,F,μ)(\Omega,\mathscr{F},\mu)ξ : Ω → Rξ:Ω→R\xi:\Omega \to \mathbb{R} σ σ\sigmaG ⊆ FG⊆F\mathscr{G}\subseteq \mathscr{F} E [ ξ | G ]E[ξ|G]E[\xi|\mathscr{G}] Jaka jest intuicja do …
6
Oczekiwana wartość czasu oczekiwania na pierwszy z dwóch autobusów kursujących co 10 i 15 minut
Natknąłem się na pytanie w wywiadzie: Co 10 minut przyjeżdża czerwony pociąg. Co 15 minut przyjeżdża niebieski pociąg. Oba zaczynają się od przypadkowego czasu, więc nie masz żadnego harmonogramu. Jeśli przyjeżdżasz na stację w przypadkowym czasie i jeździsz pociągiem, który przyjeżdża pierwszy, jaki jest oczekiwany czas oczekiwania?
5
Kiedy centralne twierdzenie graniczne i prawo wielkich liczb nie zgadzają się
Jest to zasadniczo replika pytania, które znalazłem na stronie math.se , na które nie uzyskałem odpowiedzi, na które liczyłem. Niech {Xi}i∈N{Xi}i∈N\{ X_i \}_{i \in \mathbb{N}} będzie ciągiem niezależnych, identycznie rozmieszczonych zmiennych losowych, z i .E[Xi]=1E[Xi]=1\mathbb{E}[X_i] = 1V[Xi]=1V[Xi]=1\mathbb{V}[X_i] = 1 Rozważ ocenę limn→∞P(1n−−√∑i=1nXi≤n−−√)limn→∞P(1n∑i=1nXi≤n) \lim_{n \to \infty} \mathbb{P}\left(\frac{1}{\sqrt{n}} \sum_{i=1}^n X_i \leq \sqrt{n}\right) …
4
Problem z drzewem magicznych pieniędzy
Myślałem o tym problemie pod prysznicem, ponieważ inspiracją były strategie inwestycyjne. Powiedzmy, że było drzewo magicznych pieniędzy. Każdego dnia możesz zaoferować pieniądze drzewku pieniędzy, które potroi je lub zniszczy z prawdopodobieństwem 50/50. Natychmiast zauważasz, że robiąc to, średnio zarabiasz i chętnie skorzystasz z drzewa pieniędzy. Jeśli jednak zaoferowałbyś wszystkie swoje …
2
Jak przewidzieć, kiedy nastąpi kolejne wydarzenie, na podstawie czasów poprzednich wydarzeń?
Jestem uczniem szkoły średniej i pracuję nad projektem programowania komputerowego, ale nie mam dużego doświadczenia w statystyce i modelowaniu danych poza kursem statystyki w szkole średniej, więc jestem trochę zdezorientowany. Zasadniczo mam dość dużą listę (zakładając, że jest wystarczająco duża, aby spełnić założenia dla wszelkich testów lub miar statystycznych) czasów, …
3
Czy prawdopodobieństwo a posteriori może być> 1?
We wzorze Bayesa: P(x|a)=P(a|x)P(x)P(a)P(x|a)=P(a|x)P(x)P(a)P(x|a) = \frac{P(a|x) P(x)}{P(a)} czy prawdopodobieństwo tylne może przekraczać 1?P(x|a)P(x|a)P(x|a) Myślę, że jest to możliwe, jeśli na przykład przyjmujemy, że i oraz . Ale nie jestem tego pewien, bo co to znaczy, że prawdopodobieństwo jest większe niż jeden?P ( a ) < P ( x ) < …
4
Teoretyczna motywacja do wykorzystania prawdopodobieństwa logarytmu vs prawdopodobieństwa
Próbuję zrozumieć na głębszym poziomie wszechobecność prawdopodobieństwa logarytmicznego (a być może bardziej ogólnie log-prawdopodobieństwo) w statystyce i teorii prawdopodobieństwa. Log-prawdopodobieństwa pojawiają się wszędzie: zwykle pracujemy z prawdopodobieństwem log dla analizy (np. Dla maksymalizacji), informacja Fishera jest definiowana w kategoriach drugiej pochodnej prawdopodobieństwa log, entropia jest oczekiwanym prawdopodobieństwem log , Rozbieżność …
1
Metoda drugiej chwili, ruch Browna?
Niech BtBtB_t być standardowy ruch Browna. Niech oznacza zdarzenie i niech gdzie oznacza funkcję wskaźnika. Czy istnieje takie, że dla dla wszystkich ? Podejrzewam, że odpowiedź brzmi tak; Próbowałem zadzierać z metodą drugiej chwili, ale bezskutecznie. Czy można to pokazać za pomocą metody drugiego momentu? A może powinienem spróbować czegoś …
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.