প্রশ্ন ট্যাগ «conditional-probability»

নিম্নলিখিতগুলি সমাধান করতে আমার কিছুটা সমস্যা হচ্ছে। আপনি কোনও টেক্কা না পাওয়া পর্যন্ত প্রতিস্থাপন ছাড়াই একটি স্ট্যান্ডার্ড 52-কার্ড ডেক থেকে কার্ডগুলি আঁকুন। আপনি যা পান না হওয়া অবধি আপনি যা আঁকেন ২ থেকে টানুন You. আপনি চালিয়ে যান ৩. পুরো ডেকটি ফুরিয়ে যাওয়ার পরে আপনি যে প্রত্যাশিত সংখ্যাটি করবেন তা …

12 self-study  conditional-probability  conditional-expectation  games  conditioning 

আমি আমার নিজস্ব নাইভ বয়েস ব্যাগ ও ওয়ার্ডস মডেলের প্রোটোটাইপ করছি এবং বৈশিষ্ট্যের সম্ভাব্যতা গণনা করার বিষয়ে আমার একটি প্রশ্ন ছিল। ধরা যাক আমার দুটি ক্লাস হয়েছে, আমি কেবল স্প্যাম এবং নন-স্প্যাম ব্যবহার করব যেহেতু সবাই এটি ব্যবহার করে। এবং এর উদাহরণ হিসাবে "ভায়াগ্রা" শব্দটি নেওয়া যাক। আমার প্রশিক্ষণ সেটে …

12 classification  conditional-probability  naive-bayes 

কেবলমাত্র একটি নির্দিষ্ট মানের নীচে (উদাহরণস্বরূপ, গড় মানের নীচে) দেওয়া সত্ত্বেও যদি এটি সাধারণত বিতরণ করা হয় তবে এক্স এর প্রত্যাশিত মানটি পাওয়া সম্ভব কিনা তা কেবল ভাবছেন।

12 normal-distribution  conditional-probability  expected-value 

আমি ফিশারদের সঠিক পরীক্ষাটি আরও ভালভাবে বুঝতে চেয়েছিলাম, তাই আমি নীচের খেলনাটির উদাহরণটি প্রস্তুত করেছি, যেখানে f এবং m পুরুষ এবং মহিলা এর সাথে মিলে যায় এবং n এবং y এর সাথে "সোডা সেবন" এর সাথে মিলে যায়: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 স্পষ্টতই, এটি …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

যদি কেউ নীচের মত বিবৃতি দেয়: "সামগ্রিকভাবে, পরিবেশগত ধোঁয়াশার সংস্পর্শে আসা ননসমোকারদের ধূমপানের সংস্পর্শে না আসা ননমোকারদের তুলনায় তুলনামূলক হার্ট ডিজিজের তুলনামূলকভাবে ১.২৫ (95 শতাংশ আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান, 1.17 থেকে 1.32) ছিল।" সামগ্রিকভাবে জনসংখ্যার জন্য আপেক্ষিক ঝুঁকি কী? করোনারি হার্ট ডিজিজের সাথে কয়টি জিনিস যুক্ত? পরীক্ষা করা যায় এমন বিপুল সংখ্যক …

12 probability  statistical-significance  confidence-interval  conditional-probability  philosophical 

আমি একটি ঘনত্ব থেকে নমুনা নিতে চাই তবে আমি কেবল সম্পর্কটি জানি:চএক্সfএক্সf_X চএক্স( এক্স ) = ∫চএক্স| ওয়াই( x | y)) চওয়াই( y)) ঘY।fX(x)=∫চএক্স|ওয়াই(এক্স|Y)চওয়াই(Y)ঘY।f_X(x) = \int f_{X\vert Y}(x\vert y)f_Y(y) dy. আমি এমসিসিএমের ব্যবহার এড়াতে চাই (সরাসরি অবিচ্ছেদ্য উপস্থাপনায়) এবং যেহেতু এবং এর থেকে নমুনা দেওয়া সহজ, তাই আমি নীচের নমুনা …

12 sampling  conditional-probability  monte-carlo  marginal 

আমি একটি দৈব চলক বিতরণের কীভাবে সংজ্ঞায়িত করবো যেমন থেকে ড্র করে পারস্পরিক সম্পর্ক রয়েছে সঙ্গে , যেখানে ক্রমবর্ধমান বণ্টনের ফাংশনের সঙ্গে একটি ডিস্ট্রিবিউশন থেকে একটি একক ড্র হয় ? Y ρ x 1 x 1 F X ( x )ওয়াইYYওয়াইYYρρ\rhoএক্স1x1x_1এক্স1x1x_1এফএক্স( এক্স )FX(x)F_{X}(x)

12 distributions  probability  correlation  random-variable  conditional-probability 

ধরুন আপনার কাছে একটি বর্ণনামূলক পরিবর্তনশীল এক্স =(এক্স( গুলি)1) , … , এক্স( গুলি)এন))X=(X(s1),…,X(sn)){\bf{X}} = \left(X(s_{1}),\ldots,X(s_{n})\right) যেখানে sss একটি প্রদত্ত স্থানাঙ্কের প্রতিনিধিত্ব করে। এছাড়াও আপনি একটি প্রতিক্রিয়া পরিবর্তনশীল আছে Y=(Y(s1),…,Y(sn))Y=(Y(s1),…,Y(sn)){\bf{Y}} = \left(Y(s_{1}),\ldots,Y(s_{n})\right) । এখন, আমরা উভয় ভেরিয়েবল একত্রিত করতে পারি: W(s)=(X(s)Y(s))∼N(μ(s),T)W(s)=(X(s)Y(s))∼N(μ(s),T){\bf{W}}({\bf{s}}) = \left( \begin{array}{ccc}X(s) \\ Y(s) \end{array} \right) \sim N(\boldsymbol{\mu}(s), …

11 probability  bayesian  conditional-probability  gibbs 

পুরো শর্তসাপেক্ষ মতো মনে হয় প্রায়শই অর্জন করা বেশ কঠিন, তবুও জেএজিএস এবং বিজিজি এর মতো প্রোগ্রামগুলি সেগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রাপ্ত হয়। কেউ কীভাবে ব্যাখ্যা করতে পারে যে তারা কীভাবে কোনও স্বেচ্ছাসেবী মডেলের নির্দিষ্টকরণের জন্য পূর্ণ শর্ত তৈরি করে?

11 bayesian  conditional-probability  jags  bugs  gibbs 

বলুন যে YYY হ'ল একটানা এলোমেলো পরিবর্তনশীল এবং XXX একটি বিচ্ছিন্ন। Pr(X=x|Y=y)=Pr(X=x)Pr(Y=y|X=x)Pr(Y=y)Pr(X=x|Y=y)=Pr(X=x)Pr(Y=y|X=x)Pr(Y=y) \Pr(X=x|Y=y) = \frac{\Pr(X=x)\Pr(Y=y|X=x)}{\Pr(Y=y)} যেমনটি আমরা জানি, Pr(Y=y)=0Pr(Y=y)=0\Pr(Y=y) = 0 কারণ YYY হল একটানা এলোমেলো পরিবর্তনশীল। এবং এর ভিত্তিতে, আমি এই সিদ্ধান্তে প্ররোচিত হয়েছি যে সম্ভাবনা Pr(X=x|Y=y)Pr(X=x|Y=y)\Pr(X=x|Y=y) । তবে উইকিপিডিয়া এখানে দাবি করেছে যে এটি প্রকৃতপক্ষে নিম্নলিখিত হিসাবে সংজ্ঞায়িত …

11 conditional-probability  pdf 

mgcvপ্যাকেজের Rঝুলানো টেন্সর পণ্যের পারস্পরিক ক্রিয়ার জন্য দুটি ফাংশন আছে: te()এবং ti()। আমি উভয়ের মধ্যে শ্রমের মৌলিক বিভাজন বুঝতে পারি (একটি অ-রৈখিক ইন্টারঅ্যাকশন বনাম বনাম। এই ইন্টারঅ্যাকশনটিকে প্রধান প্রভাব এবং একটি মিথস্ক্রিয়াতে ডেকপোজ করে)। আমি যা বুঝতে পারি না তা হ'ল কেন te(x1, x2)এবং ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(কিছুটা) …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

বয়েসের উপপাদ্য অনুসারে, । তবে আমার একনোমেট্রিক পাঠ অনুসারে, এটি বলে যে পি ( θ | y ) ∝ পি ( y | θ ) পি ( θ ) । কেন এমন হয়? আমি কেন পাবেন না পি ( Y ) উপেক্ষা করা হয়।পি( y)| θ)পি( θ ) = পি( …

11 bayesian  conditional-probability  likelihood 

ধরা যাক XXX এবং YYY গড় μ=(μ1,μ2)μ=(μ1,μ2)\mu=(\mu_1,\mu_2) এবং কোভেরিয়েন্স \ সিগমা = \ শুরু mat সিগমা_ {11} &amp; ig সিগমা_ {12} \\ ig সিগমা_ {12} &amp; ig সিগমা_ {22} \\ \ শেষ {bmatrix}Σ=[σ11σ12σ12σ22]Σ=[σ11σ12σ12σ22]\Sigma = \begin{bmatrix} \sigma_{11} & \sigma_{12} \\ \sigma_{12} & \sigma_{22} \\ \end{bmatrix} । সম্ভাব্যতা কি Pr(X&lt;Y|min(X,Y))Pr(X&lt;Y|min(X,Y))\Pr\left(X<Y|\min\left(X,Y\right)\right) ?

10 probability  normal-distribution  conditional-probability 

\newcommand{\P}{\mathbb{P}} আমি ন্যায্য ডাই ছুড়ে দিচ্ছি। যখনই আমি 1, 2, বা 3 পাই, আমি একটি '1' লিখে রাখি; যখনই আমি 4 পাই আমি একটি '2' লিখে রাখি; যখনই আমি 5 বা 6 পাই, আমি একটি '3' লিখে রাখি যাক NNN মোট সংখ্যা হতে ছোঁড়ার আমি সব সংখ্যার গুণফল নিচে আমি …

10 probability  normal-distribution  conditional-probability  multinomial  distributions 

প্রমাণ করুন / অস্বীকার করুনE[1A|Ft]=0 or 1 a.s. ⇒E[1A|Fs]=E[1A|Ft] a.s.E[1A|Ft]=0 or 1 a.s. ⇒E[1A|Fs]=E[1A|Ft] a.s.E[1_A | \mathscr{F_t}] = 0 \ \text{or} \ 1 \ \text{a.s.} \ \Rightarrow E[1_A | \mathscr{F_{s}}] = E[1_A | \mathscr{F_t}] \ \text{a.s.} ফিল্টার হওয়া সম্ভাবনার স্থান , ।(Ω,F,{Fn}n∈N,P)(Ω,F,{Fn}n∈N,P)(\Omega, \mathscr{F}, \{\mathscr{F}_n\}_{n \in \mathbb{N}}, \mathbb{P})A∈FA∈FA \in \mathscr{F} মনে …

10 probability  conditional-probability  random-variable  filter