প্রশ্ন ট্যাগ «measure-theory»

পরিমাপ সম্পর্কিত গণিতের একটি ক্ষেত্র, যা ক্ষেত্র এবং আয়তনের ধারণাটিকে সাধারণীকরণ করে এমন আসল সংখ্যায় সেট করে ফাংশন ম্যাপিং। পরিমাপ তত্ত্ব সম্ভাবনার আধুনিক চিকিত্সার অন্তর্গত। সম্ভাবনা বা পরিসংখ্যানের সাথে দুর্বল সংযোগ সহ পরিমাপ তত্ত্ব সম্পর্কে প্রশ্নগুলি এই সাইটের চেয়ে ম্যাথ.স্ট্যাকেক্সেঞ্জ ডটকমের পক্ষে আরও উপযুক্ত হতে পারে।

3
সম্ভাবনার স্থানগুলি নির্ধারণ করতে আমাদের সিগমা-বীজগণিতগুলির প্রয়োজন কেন?
আমরা একটি আছে র্যান্ডম পরীক্ষা বিভিন্ন সঙ্গে ফলাফল বিরচন নমুনা স্থান যার উপর আমরা নির্দিষ্ট কিছু প্যাটার্ন এ সুদ নামক সঙ্গে চেহারা ঘটনাসিগমা-বীজগণিতগুলি (বা সিগমা-ক্ষেত্র) এমন ইভেন্টগুলি নিয়ে গঠিত যা একটি সম্ভাব্যতা পরিমাপ assigned নির্ধারিত হতে পারে। নাল সেট এবং পুরো নমুনা স্থানের অন্তর্ভুক্তি এবং একটি বীজগণিত যা ভেন ডায়াগ্রামের …

5
সম্ভাবনা তত্ত্বটি কি অ-নেতিবাচক ফাংশনগুলির সমীক্ষা যা একত্রে / যোগফলকে সংহত করে?
এটি সম্ভবত একটি নির্বোধ প্রশ্ন, তবে সম্ভাব্যতা তত্ত্ব কি ফাংশনগুলির সমীক্ষা যা একটির সাথে সংহত / যোগফল করে? সম্পাদনা করুন। আমি নেতিবাচকতা ভুলে গেছি। সুতরাং সম্ভাবনা তত্ত্বটি কি অ-নেতিবাচক ফাংশনগুলির সমীক্ষা যা একত্রে / যোগফলকে সংহত করে?

3
কেন এলোমেলো ভেরিয়েবলগুলি ফাংশন হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়?
একটি ক্রিয়া হিসাবে র্যান্ডম ভেরিয়েবলের ধারণাটি বোঝার জন্য আমার সমস্যা হচ্ছে। আমি মেকানিক্স বুঝতে পারি (আমি মনে করি) তবে আমি অনুপ্রেরণা বুঝতে পারি না ... বলুন একটি সম্ভাব্যতা ট্রিপল, যেখানে , সেই বিরতিতে বোরেল- এবং নিয়মিত লেবেসগু পরিমাপ। যাক থেকে একটি দৈব চলক হতে থেকে যেমন যে , , ..., …

1
হালমোস-সেভেজ উপপাদ্যের স্বজ্ঞাত বোঝা understanding
Halmos-স্যাভেজ উপপাদ্য বলছেন যে একটি অধ্যুষিত পরিসংখ্যানগত মডেল জন্য একটি পরিসংখ্যাত যথেষ্ট, যদি (এবং কেবলমাত্র) সমস্ত for সেখানে রডন নিকডিম ডেরিভেটিভ একটি মেসেবল সংস্করণ থাকে যেখানে হয় তৈরী পরিমাপ যেমন যে জন্য এবং ।(Ω,A,P)(Ω,A,P)(\Omega, \mathscr A, \mathscr P)T:(Ω,A,P)→(Ω′,A′)T:(Ω,A,P)→(Ω′,A′)T: (\Omega, \mathscr A, \mathscr P)\to(\Omega', \mathscr A'){P∈P}{P∈P}\{P \in \mathscr{P} \} TTTdPdP∗dPdP∗\frac{dP}{dP*}dP∗dP∗dP*P∗=∑∞i=1PiciP∗=∑i=1∞PiciP*=\sum_{i=1}^\infty P_i …

2
একটি সেট পরিমাপের ঘনিষ্ঠতা নির্বিঘ্নে অনুমানক?
ধরুন আমাদের একটি (পরিমাপযোগ্য এবং উপযুক্তভাবে ভাল আচরণ করা) সেট রয়েছে , , যেখানে কমপ্যাক্ট। তদুপরি, ধরুন আমরা রিআর্ট লেবেসগু পরিমাপ উপর অভিন্ন বিতরণ থেকে নমুনাগুলি আঁকতে পারি এবং আমরা পরিমাপটি । উদাহরণস্বরূপ, সম্ভবত একটি বাক্স ধারণকারী ।S⊆B⊂RnS⊆B⊂RnS\subseteq B\subset\mathbb R^nBBBBBBλ(⋅)λ(⋅)\lambda(\cdot)λ(B)λ(B)\lambda(B)BBB[−c,c]n[−c,c]n[-c,c]^nSSS এ নির্দিষ্ট For এর জন্য , খ নির্ধারণ করার জন্য …

1
সম্ভাব্যতার ব্যবস্থার মধ্যে রেডন-নিকোডিয়াম ডেরাইভেটিভের ব্যাখ্যা?
আমি কিছু বিন্দুতে দেখেছি অন্য সম্মান সঙ্গে এক সম্ভাব্যতা পরিমাপ রাডন-Nikodym ব্যুৎপন্ন ব্যবহার, এর মধ্যে উল্লেখযোগ্য হল Kullback-Leibler বিকিরণ, যেখানে এটি কিছু অবাধ পরামিতি জন্য একটি মডেল সম্ভাবনা পরিমাপ ব্যুৎপন্ন হয় সঙ্গে আসল প্যারামিটার সম্মান θ 0 :θθ\thetaθ0θ0\theta_0 ঘপিθঘপিθ0dPθdPθ0\frac {dP_\theta}{dP_{\theta_0}} কোথায় এই datapoints স্থান উভয়েই সম্ভাব্যতা পরিমাপ করে একটি প্যারামিটার …

6
আমি সম্ভাব্যতা তত্ত্ব, পরিমাপ তত্ত্ব এবং শেষ পর্যন্ত মেশিন লার্নিং সম্পর্কে শিখতে চাই। আমি কোথা থেকে শুরু করব? [বন্ধ]
বন্ধ । এই প্রশ্নটি আরও ফোকাস করা প্রয়োজন । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি কেবলমাত্র এই পোস্টটি সম্পাদনা করে একটি সমস্যার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে । 3 বছর আগে বন্ধ । আমি সম্ভাব্যতা তত্ত্ব, পরিমাপ তত্ত্ব এবং শেষ পর্যন্ত …

1
এলোমেলো পরিমাপের সাথে সংহত করার অর্থ কী?
আমি বর্তমানে ডিরিচলেট প্রক্রিয়াটির এলোমেলো প্রভাবগুলির মডেলটির একটি কাগজ দেখছি এবং মডেলটির স্পেসিফিকেশন নীচে রয়েছে: যেখানে স্কেল প্যারামিটার এবং হল বেস পরিমাপ। পরে কাগজে, এটি পরামর্শ দেয় যে আমরা বেস পরিমাপ যেমন উপর একটি ফাংশন সংহত করেছিডিরিচলেট প্রক্রিয়াটির বেস পরিমাপটি কি সিডিএফ বা এটি পিডিএফ? বেস পরিমাপটি গাউসিয়ান হলে কী …
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.