Domande taggate «probability»

Una probabilità fornisce una descrizione quantitativa della probabile occorrenza di un particolare evento.

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Perché la convoluzione funziona?
Quindi so che se vogliamo trovare la distribuzione di probabilità di una somma di variabili casuali indipendenti , possiamo calcolarla dalle distribuzioni di probabilità di e , dicendoX+YX+YX + YXXXYYY fX+Y(a)=∫∞x=−∞fX,Y(X=x,Y=a−x) dx=∫∞x=−∞fX(x)fY(a−x) dxfX+Y(a)=∫x=−∞∞fX,Y(X=x,Y=a−x) dx=∫x=−∞∞fX(x)fY(a−x) dxf_{X + Y}(a) = \int_{x = -\infty}^{\infty} f_{X, Y}(X = x, Y = a - x)~dx …
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Perché le persone usano il termine "peso delle prove" e in cosa differisce dalle "informazioni reciproche puntuali"?
Qui, "peso dell'evidenza" (WOE) è un termine comune nella letteratura scientifica e politica pubblicata, il più delle volte visto nel contesto della valutazione del rischio, definito da: w(e:h)=logp(e|h)p(e|h¯¯¯)w(e:h)=log⁡p(e|h)p(e|h¯)w(e : h) = \log\frac{p(e|h)}{p(e|\overline{h})} dove è evidenza, è ipotesi.eeehhh Ora, voglio sapere qual è la differenza principale con PMI (informazioni reciproche puntuali) …
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Qual è la probabilità che dato ?
Supponiamo che XXX e YYY siano normali bivariati con media μ=(μ1,μ2)μ=(μ1,μ2)\mu=(\mu_1,\mu_2) e covarianza Σ=[σ11σ12σ12σ22]Σ=[σ11σ12σ12σ22]\Sigma = \begin{bmatrix} \sigma_{11} & \sigma_{12} \\ \sigma_{12} & \sigma_{22} \\ \end{bmatrix} . Qual è la probabilità Pr(X&lt;Y|min(X,Y))Pr(X&lt;Y|min(X,Y))\Pr\left(X<Y|\min\left(X,Y\right)\right) ?
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Probabilità negative: spiegazioni dei laici
Sono stato molto incuriosito dalla risposta qui. Vorrei avere una spiegazione più profana sul significato delle probabilità negative e sulle loro applicazioni, possibilmente con esempi. Ad esempio, cosa significherebbe per un evento avere una probabilità del -10%, secondo queste estese misure di probabilità?
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Distribuzione e varianza del conteggio dei triangoli nel grafico casuale
Considera un grafico casuale Erdos-Renyi G=(V(n),E(p))G=(V(n),E(p))G=(V(n),E(p)) . L'insieme di nnn vertici VVV è etichettato da V={1,2,…,n}V={1,2,…,n}V = \{1,2,\ldots,n\} . L'insieme dei bordi EEE è costruito da un processo casuale. Sia ppp una probabilità 0&lt;p&lt;10&lt;p&lt;10<p<1 , quindi ogni coppia non ordinata {i,j}{i,j}\{i,j\} di vertici ( i≠ji≠ji \neq j ) si presenta …
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Se la somma delle probabilità degli eventi è uguale alla probabilità della loro unione, ciò implica che gli eventi sono disgiunti?
Assiomaticamente, la probabilità è una funzione che assegna un numero reale P ( A ) a ciascun evento A se soddisfa i tre presupposti fondamentali (i presupposti di Kolmogorov):PPPP(A)P(A)P(A)AAA P(A)≥0 for everyAP(A)≥0 for everyAP(A) \geq 0 \ \text{for every} A P(Ω)=1P(Ω)=1P(\Omega) = 1 If A1,A2,⋯are disjoint, thenP(⋃∞i=1Ai)=∑i=1∞P(Ai)If A1,A2,⋯are disjoint, thenP(⋃i=1∞Ai)=∑i=1∞P(Ai)\text{If} …
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