Ho una variabile casuale e conosco .Y=eX1+eXY=eX1+eXY = \frac{e^{X}}{1 + e^{X}}X∼N(μ,σ2)X∼N(μ,σ2)X \sim N(\mu, \sigma^2) C'è un modo per calcolare ? Ho provato a elaborare l'integrale, ma non ho fatto molti progressi. È anche possibile?E(Y)E(Y)\mathbb{E}(Y)
Questa domanda fa seguito a stats.stackexchange.com/q/233658 Il modello di regressione logistica per le classi {0, 1} è P(y=1|x)=exp(wTx)1+exp(wTx)P(y=0|x)=11+exp(wTx)P(y=1|x)=exp(wTx)1+exp(wTx)P(y=0|x)=11+exp(wTx) \mathbb{P} (y = 1 \;|\; x) = \frac{\exp(w^T x)}{1 + \exp(w^T x)} \\ \mathbb{P} (y = 0 \;|\; x) = \frac{1}{1 + \exp(w^T x)} Chiaramente queste probabilità si sommano a 1. Impostando …
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