Statistiche e Big Data probability

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La probabilità prevista della regressione logistica può essere interpretata come la fiducia nella classificazione

Possiamo interpretare la probabilità posteriore ottenuta da un classificatore che genera un valore di classe previsto e una probabilità (ad esempio, regressione logistica o Naive Bayes) come una sorta di punteggio di confidenza assegnato a quel valore di classe previsto?

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Rappresentazione grafica di una curva di probabilità per un modello Logit con predittori multipli

Ho la seguente funzione di probabilità: Prob=11+e−zProb=11+e−z\text{Prob} = \frac{1}{1 + e^{-z}} dove z=B0+B1X1+⋯+BnXn.z=B0+B1X1+⋯+BnXn.z = B_0 + B_1X_1 + \dots + B_nX_n. Il mio modello sembra Pr(Y=1)=11+exp(−[−3.92+0.014×(bid)])Pr(Y=1)=11+exp⁡(−[−3.92+0.014×(bid)])\Pr(Y=1) = \frac{1}{1 + \exp\left(-[-3.92 + 0.014\times(\text{bid})]\right)} Questo viene visualizzato tramite una curva di probabilità che assomiglia a quella qui sotto. Sto pensando di aggiungere …

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Scomposizione della distribuzione normale

Esiste una distribuzione solo positiva in modo tale che la differenza tra due campioni indipendenti da questa distribuzione sia normalmente distribuita? In tal caso, ha una forma semplice?

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Stimatore discreto dell'esponenziale di misura di un insieme?

Supponiamo di avere un set (misurabile e ben educato) S⊆B⊂RnS⊆B⊂RnS\subseteq B\subset\mathbb R^n , dove BBB è compatto. Inoltre, supponiamo di poter prelevare campioni dalla distribuzione uniforme su BBB rispetto alla misura di Lebesgue λ(⋅)λ(⋅)\lambda(\cdot) e di conoscere la misura λ(B)λ(B)\lambda(B) . Per esempio, forse BBB è una scatola [−c,c]n[−c,c]n[-c,c]^n contenente …

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È possibile che due variabili casuali della stessa famiglia di distribuzione abbiano le stesse aspettative e varianze, ma diversi momenti più elevati?

Stavo pensando al significato della famiglia in scala locale. La mia comprensione è che per ogni membro di una famiglia della scala di posizione con parametri posizione e una scala , quindi la distribuzione di non dipende da alcun parametro ed è la stessa per ogni appartenente a quella famiglia.XXXaaabbbZ=(X−a)/bZ=(X−a)/bZ …

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Distribuzione beta al lancio di una moneta

Il libro bayesiano di Kruschke dice, riguardo all'uso di una distribuzione beta per lanciare una moneta, Ad esempio, se non abbiamo alcuna conoscenza precedente diversa dalla consapevolezza che la moneta ha un lato testa e un lato coda, equivale ad aver precedentemente osservato una testa e una coda, che corrisponde …

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Esempi intuitivi di campionamento di importanza

Il mio background è l'informatica. Sono abbastanza nuovo nei metodi di campionamento del monte carlo e, sebbene comprenda la matematica, ho difficoltà a trovare esempi intuitivi per il campionamento di importanza. Più precisamente, qualcuno potrebbe fornire esempi di: una distribuzione originale da cui non è possibile campionare ma che si …

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Condizioni necessarie e sufficienti su MGF comune per l'indipendenza

Supponiamo che io abbia una funzione generatrice di momenti congiunti per una distribuzione congiunta con CDF F X , Y ( x , y ) . È M X , Y ( s , t ) = M X , Y ( s , 0 ) ⋅ M X , …

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Un MCMC che soddisfa un bilancio dettagliato produce una distribuzione stazionaria?

Immagino di comprendere l'equazione della condizione di equilibrio dettagliata, che afferma che per la probabilità di transizione e distribuzione stazionaria π , una catena di Markov soddisfa un equilibrio dettagliato se q ( x | y ) π ( y ) = q ( y | x ) π ( …

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Diverse trasformazioni di densità di probabilità dovute al fattore giacobino

In Bishop's Pattern Recognition and Machine Learning ho letto quanto segue, subito dopo l' introduzione della densità di probabilità :p ( x ∈ ( a , b ) ) = ∫Bun'p ( x ) d xp(X∈(un',B))=∫un'Bp(X)dXp(x\in(a,b))=\int_a^bp(x)\textrm{d}x Sotto un cambiamento non lineare di variabile, una densità di probabilità si trasforma in …

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Come definire una distribuzione tale che le estrazioni siano correlate a un'estrazione di un'altra distribuzione predefinita?

Come definisco la distribuzione di una variabile casuale tale che un'estrazione da abbia una correlazione con , dove è singola da una distribuzione con funzione di distribuzione cumulativa ? Y ρ x 1 x 1 F X ( x )YYYYYYρρ\rhoX1x1x_1X1x1x_1FX( x )FX(x)F_{X}(x)

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Come trovo la probabilità di un errore di tipo II?

So che un errore di tipo II è dove H1 è vero, ma H0 non viene rifiutato. Domanda Come posso calcolare la probabilità di un errore di tipo II che coinvolge una distribuzione normale, in cui è nota la deviazione standard?

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In che modo i bayesiani verificano i loro metodi usando i metodi di simulazione Monte Carlo?

Contesto : ho un dottorato di ricerca in psicologia sociale, in cui la statistica teorica e la matematica erano a malapena trattate nei miei corsi quantitativi. Attraverso gli studi universitari e la scuola di specializzazione, mi è stato insegnato (come molti di voi anche nelle scienze sociali, probabilmente) attraverso il …

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Perché i modelli di "errore in X" non sono più utilizzati?

Quando si calcola l'errore standard di un coefficiente di regressione, che non tengono conto per la casualità nella matrice di progettazione . In OLS ad esempio, calcoliamo comeXXXvar ( β^)var(β^)\text{var}(\hat{\beta})var ( ( XTX)- 1XTY) = σ2( XTX)- 1var((XTX)-1XTY)=σ2(XTX)-1\text{var}((X^TX)^{-1}X^TY) = \sigma^2(X^TX)^{-1} Se l' sono stati considerati casuale, la legge della varianza …

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Somma limite di varici Gamma iid

Sia una sequenza di variabili casuali distribuite in modo indipendente e identico con la funzione di densità di probabilità; Mostra cheX1,X2,…X1,X2,…X_1,X_2,\ldotsf(x)={12x2e−x0if x>0;otherwise.f(x)={12x2e−xif x>0;0otherwise. f(x) = \left\{ \begin{array}{ll} \frac{1}{2}x^2 e^{-x} & \mbox{if $x>0$};\\ 0 & \mbox{otherwise}.\end{array} \right. limn→∞P[X1+X2+…+Xn≥3(n−n−−√)]≥12limn→∞P[X1+X2+…+Xn≥3(n−n)]≥12\lim_{n\to \infty} P[X_1+X_2+\ldots+X_n\ge 3(n-\sqrt{n})] \ge \frac{1}{2} Quello che ho tentato A prima vista ho …

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