Domande taggate «probability»

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

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Concetto di statistica per spiegare perché hai meno probabilità di capovolgere lo stesso numero di teste delle code, man mano che aumenta il numero di capriole?
Sto lavorando sull'apprendimento delle probabilità e delle statistiche leggendo alcuni libri e scrivendo un po 'di codice, e simulando i lanci di monete ho notato qualcosa che mi ha colpito leggermente in contrasto con la propria intuizione ingenua. Se lanci una moneta giusta volte, il rapporto tra testa e croce …
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Qual è il nome dell'errore statistico in base al quale i risultati delle precedenti lancette di monete influenzano le convinzioni sulle successive lancette di monete?
Come tutti sappiamo, se lanci una moneta che ha le stesse probabilità di atterrare teste come fa la coda, allora se lanci la moneta molte volte, metà del tempo otterrai teste e metà del tempo otterrai code. Parlando di questo con un amico, dissero che se avessi lanciato la moneta …
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Ripetibilità informatica degli effetti da un modello più leggero
Mi sono appena imbattuto in questo documento , che descrive come calcolare la ripetibilità ( nota anche come affidabilità, nota anche come correlazione intraclasse) di una misurazione tramite la modellazione di effetti misti. Il codice R sarebbe: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
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I gradi di libertà possono essere un numero non intero?
Quando uso GAM, mi dà DF residuo è (ultima riga nel codice). Cosa significa? Andando oltre l'esempio GAM, in generale, il numero di gradi di libertà può essere un numero non intero?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 
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Significato dei valori p nella regressione
Questa domanda è stata migrata da Mathematics Stack Exchange perché può essere risolta su Cross Validated. Migrato 8 anni fa . Quando eseguo una regressione lineare in alcuni pacchetti software (ad esempio Mathematica), ottengo valori p associati ai singoli parametri nel modello. Ad esempio, i risultati di una regressione lineare …
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Le probabilità / ampiezze di probabilità negative hanno applicazioni al di fuori della meccanica quantistica?
La Meccanica Quantistica ha generalizzato la teoria della probabilità a numeri negativi / immaginari, principalmente per spiegare schemi di interferenza, dualità onda / particella e cose generalmente strane come quella. Può essere visto in modo più astratto, tuttavia, come una generalizzazione non commutativa della probabilità bayesiana (citazione da Terrence Tao). …
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Quali sono le notazioni classiche in statistica, algebra lineare e machine learning? E quali sono le connessioni tra queste notazioni?
Quando leggiamo un libro, la comprensione delle notazioni gioca un ruolo molto importante nella comprensione dei contenuti. Sfortunatamente, comunità diverse hanno convenzioni di notazione diverse per la formulazione sul modello e il problema di ottimizzazione. Qualcuno potrebbe riassumere alcune notazioni di formulazione qui e fornire possibili ragioni? Faccio un esempio …
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La distribuzione ha un nome?
Ho incontrato questa densità l'altro giorno. Qualcuno gli ha dato un nome? f(x)=log(1+x−2)/2πf(x)=log⁡(1+x−2)/2πf(x) = \log(1 + x^{-2}) / 2\pi La densità è infinita all'origine e ha anche code grasse. L'ho visto usato come una distribuzione precedente in un contesto in cui ci si aspettava che molte osservazioni fossero piccole, anche …
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