Mi libro de texto pone esto en una caja lateral con el título "Nota" y no explica por qué. ¿Podría decirme por qué se cumple esta afirmación? P(a<Z<b)=P(a≤Z<b)=P(a<Z≤b)=P(a≤Z≤b)P(a<Z<b)=P(a≤Z<b)=P(a<Z≤b)=P(a≤Z≤b)P(a < Z < b) = P(a \leq Z < b) = P(a < Z \leq b) = P(a \leq Z...
Supongamos que tengo un experimento de lanzamiento de moneda en el que quiero calcular la estimación de probabilidad máxima del parámetro de moneda cuando lanzo la moneda veces. Después de calcular la derivada de la función de probabilidad binomial L (p) = {n \ choose x} p ^ x (1-p) ^ {nx} ,...
Mi proyecto actual puede requerir que construya un modelo para predecir el comportamiento de un determinado grupo de personas. el conjunto de datos de entrenamiento contiene solo 6 variables (la identificación es solo para fines de identificación): id, age, income, gender, job category, monthly...
Cuando se dibuja una bola negra, no se reemplaza en el conjunto, pero se reemplazan las bolas blancas. He pensado en esto, con las anotaciones: bbb , el número inicial de bolas en blanco y negrowww xi=(b−i)/(b+w−i)xi=(b−i)/(b+w−i)x_i = (b - i)/(b + w - i) La probabilidad de sacar una bola...
Cerrada . Esta pregunta necesita detalles o claridad . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Agregue detalles y aclare el problema editando esta publicación . Cerrado hace 10 meses . Estoy pensando en escribir un...
Tengo dificultades con las probabilidades . Entiendo el teorema de Bayes p(A|B,H)=p(B|A,H)p(A|H)p(B|H)p(A|B,H)=p(B|A,H)p(A|H)p(B|H)p(A|B, \mathcal{H}) = \frac{p(B|A, \mathcal{H}) p(A|\mathcal{H})}{p(B|\mathcal{H})} que puede deducirse directamente de la solicitud
Tengo dos procesos independientes de Poisson y con tasas de llegada y , respectivamente. Ahora, el tiempo esperado para la llegada del siguiente elemento para el proceso combinado debe ser .AAABBBλAλA\lambda_AλBλB\lambda_B1λA+λB1λA+λB\frac {1}{\lambda_A+\lambda_B} Suponiendo que es la hora de...
Una distribución tiene la función característica. ϕ ( t ) = ( 1 -t2/ 2)exp( -t2/ 4),-∞<t<∞ ϕ(t)=(1−t2/2)exp(−t2/4), −∞<t<∞\phi(t) = (1-t^2/2)\exp(-t^2/4),\ -\infty \lt t \lt \infty Muestre que la distribución es absolutamente continua y escriba la función de densidad de la...
El espíritu de esta pregunta proviene del "Monte Carlo ordinario", también conocido como "el buen Monte Carlo a la antigua". Supongamos que tengo una variable aleatoria , conXXX μ : = E[ X]σ2: = Va r [ X]μ: =mi[X]σ2: =Vunar[X]\mu := E[X]\\ \sigma^2:=Var[X] Ambos son valores desconocidos, porque...
La relación entre las distribuciones normal normal y chi-cuadrado es bien conocida. Sin embargo, me preguntaba, ¿hay una transformación que pueda conducir de un a una distribución normal estándar?χ2(1)χ2(1)\chi^2 (1) Se puede ver fácilmente que la transformación de raíz cuadrada no funciona ya...
Tengo una pregunta sobre la mezcla de anteriores conjugados. Aprendí y digo la mezcla de anteriores conjugados un par de veces cuando estoy aprendiendo bayesiano. Me pregunto por qué este teorema es tan importante, cómo lo aplicaremos cuando hagamos un análisis bayesiano. Para ser más específicos,...
Estaba leyendo el artículo sobre la fórmula de Schuette-Nesbitt , que se describe como "una generalización del principio de inclusión-exclusión" , que tiene versiones combinatorias y probabilísticas. Otro sitio web proporcionó una prueba de eventos dependientes (descarga en pdf) , y encontró un...
Deje que sea la distribución objetivo en que es absolutamente continua wrt a la medida dimensional de Lebesgue, es decir:ππ\pi(Rre, B(Rre) )(Rd,B(Rd))(\mathbb{R}^d,\mathcal{B}(\mathbb{R^d}))redd ππ\pi admite una densidad wrt a con π(X1, . . . ,Xre)π(x1,...,xd)\pi(x_1,...,x_d)λreλre\lambda^dλre(...
XXX es una variable aleatoria discreta que puede tomar valores de . Como es una función convexa, podemos utilizar la desigualdad de Jensen para derivar un límite inferior : ¿Es posible derivar un límite superior ?( 0 , 1 )(0,1)(0,1)φ ( x ) = 1 / xφ(x)=1/x\varphi(x)=1/xmi[11 - X] ≥11 - E[ X]=11 -...
Estoy tratando de entender por qué la función softmax se define como tal: mizjΣKk = 1mizk= σ(z)ezjΣk=1Kezk=σ(z)\frac{e^{z_{j}}} {\Sigma^{K}_{k=1}{e^{z_{k}}}} = \sigma(z) Entiendo cómo esto normaliza los datos y se asigna correctamente a algún rango (0, 1), pero la diferencia entre las...
Permite donde y son independientes .X=(x1,x2,...x20)X=(x1,x2,...x20)X=(x_1, x_2,...x_{20})xi∼N(0,1)xi∼N(0,1)x_i\sim N(0,1)xi,xjxi,xjx_i, x_j∀i≠j∀i≠j\forall i\neq j ¿Cuál es la probabilidad de obtener una muestra donde hay al menos dos valores consecutivos y modo que...
El sistema en el que estamos trabajando es biológico, más específicamente la distribución de eventos de daño de ADN programados a través de un cromosoma. Esto puede considerarse como una matriz 1D (el cromosoma) a través del cual se pueden elegir los puntos (los sitios de daño intencional). Hemos...
La probabilidad de un evento es el cociente de la probabilidad del evento.UNAUNAAy su complemento; es decir p / ( 1 - p )pags/ /(1-pags)p/(1-p), Si p = P( A )pags=PAGS(UNA)p = P(A). ¿Hay un nombre para este término? p ( 1 - p )pags(1-pags)p(1-p)? (También a veces aparece comop...
Supongamos que tenemos un alfabeto que contiene m+1m+1m+1 símbolos, {a,b,c,d,e,...,$}{a,b,c,d,e,...,$}\{a, b, c, d, e,..., \$\}, dónde p=Pr(a)=Pr(b)=⋯p=Pr(a)=Pr(b)=⋯p = \Pr(a) = \Pr(b) =\cdots, y Pr($)=1−(Pr(a)+Pr(b)+⋯)=1−mpPr($)=1−(Pr(a)+Pr(b)+⋯)=1−mp\Pr(\$) = 1 - (\Pr(a)+\Pr(b)+\cdots)=1-mp...
Estoy interesado en comprender la diferencia entre la "probabilidad" de un evento aleatorio con una probabilidad particular de que ocurra la probabilidad exacta de que se diga que es probable. es decir, si un evento tiene una probabilidad de 1 en 10000, ¿cuál es la probabilidad de que en 10000...