প্রশ্ন ট্যাগ «probability»

বয়েস উপপাদ্য P(model|data)=P(model)×P(data|model)P(data)P(model|data)=P(model)×P(data|model)P(data) P(\textrm{model}|\textrm{data}) = \frac{P(\textrm{model}) \times P(\textrm{data}|\textrm{model})}{P(\textrm{data})} এই সব ঠিক আছে। তবে, আমি কোথাও পড়েছি: মূলত, পি (ডেটা) কোনও স্বাভাবিক ধ্রুবক ছাড়া কিছুই নয়, যেমন একটি ধ্রুবক যা উত্তরীয় ঘনত্বকে একের সাথে সংহত করে তোলে। আমরা জানি যে এবং 0 ≤ পি ( ডেটা | মডেল ) ≤ 1 …

20 probability  bayesian  conditional-probability  bayes 

ধারণাগতভাবে আমি "পিডিএফের নীচে মোট অঞ্চলটি 1" এর বাক্যটির অর্থ বুঝতে পারি। এর অর্থ হওয়া উচিত যে সম্ভাবনার মোট ব্যবধানে ফলাফলের সম্ভাবনাগুলি 100%। তবে আমি সত্যিই এটি "জ্যামিতিক" দৃষ্টিকোণ থেকে বুঝতে পারি না। উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি পিডিএফে এক্স-অক্ষটি দৈর্ঘ্যের প্রতিনিধিত্ব করে, কি কিমিটারের চেয়ে মিমি পরিমাপ করা হয় তবে বক্রের …

20 probability  pdf  integral 

সম্ভাব্য বন্টন উল্লেখ করার সময় টিলডের অর্থ কী? উদাহরণ স্বরূপ: জেড~ সাধারন ( 0 , 1 ) ।জেড~সাধারণ(0,1)।Z \sim \mbox{Normal}(0,1).

20 probability  distributions  notation 

যাক একটি সম্ভাব্যতা স্থান হতে, একটি দৈব চলক দেওয়া এবং একটি -algebra আমরা একটি নতুন এলোমেলো পরিবর্তনশীল , যা শর্তাধীন প্রত্যাশা।( Ω , এফ , μ ) (Ω,F,μ)(\Omega,\mathscr{F},\mu)ξ : Ω → আরξ:Ω→R\xi:\Omega \to \mathbb{R} σ σ\sigmaজি ⊆ এফG⊆F\mathscr{G}\subseteq \mathscr{F} ই [ ξ | জি ]E[ξ|G]E[\xi|\mathscr{G}] সম্পর্কে চিন্তা করার অন্তর্দৃষ্টিটি আসলে …

20 probability  conditional-probability  conditional-expectation  conditioning  sigma-algebra 

আমি একটি সাক্ষাত্কার প্রশ্ন জুড়ে এসেছিলেন: একটি লাল ট্রেন রয়েছে যা প্রতি 10 মিনিটে আসে। প্রতি 15 মিনিটে একটি নীল ট্রেন আসছে। উভয়ই এলোমেলো সময় থেকে শুরু হয় যাতে আপনার কোনও শিডিয়ুল না থাকে। আপনি যদি এলোমেলো সময়ে স্টেশনে পৌঁছে যান এবং প্রথম যে কোনও ট্রেনে যান তবে প্রত্যাশার অপেক্ষার …

19 probability  random-variable  expected-value 

আমার বান্ধবী সম্প্রতি একটি বড় ব্যাংকে বিক্রয় এবং ব্যবসায়ের কাজ পেয়েছে a তার নতুন কাজটি দেখে সন্তুষ্ট, তিনি বিশ্বাস করেন যে সুযোগের চেয়ে মাসের শেষে স্টকগুলি উপরে উঠবে বা নিচে হবে কিনা সে বিশ্বাস করতে পারে (তিনি বিশ্বাস করেন যে তিনি এটি 80% নির্ভুলতার সাথেও করতে পারবেন!) আমি খুব সংশয়ী। …

19 probability  forecasting  finance 

এটি মূলত গণিতের উপরে আমি যে প্রশ্নের উত্তর পেয়েছি তারই একটি প্রতিলিপি , যা আমি প্রত্যাশিত উত্তর পাই নি। যাক { এক্স আমি } আমি ∈ এন{Xi}i∈N\{ X_i \}_{i \in \mathbb{N}} স্বাধীন, অভিন্নরুপে বিতরণ র্যান্ডম ভেরিয়েবল একটা ক্রম, সাথে থাকতে এবং ।ই [ এক্স আই ] = 1 E[Xi]=1\mathbb{E}[X_i] = …

19 probability  mathematical-statistics  asymptotics 

দ্য অডস, ক্রমাগত আপডেট হওয়া নিবন্ধে লং আইল্যান্ডের জেলেদের গল্পের উল্লেখ রয়েছে যিনি আক্ষরিকভাবে বেইসিয়ান পরিসংখ্যানের কাছে তাঁর জীবন owণী। সংক্ষিপ্ত সংস্করণটি এখানে: মাঝরাতে একটি নৌকায় দুই জেলে রয়েছেন। একজন যখন ঘুমোচ্ছেন, অন্যটি মহাসাগরে পড়ে। প্রথম ব্যক্তি অবশেষে ঘুম থেকে উঠে কোস্টগার্ডকে অবহিত না করা পর্যন্ত নৌকোটি সারা রাত ধরে …

19 probability  bayesian  posterior  bayes 

আমি ঝরনাটিতে এই সমস্যাটি ভেবেছিলাম, এটি বিনিয়োগের কৌশল দ্বারা অনুপ্রাণিত হয়েছিল। ধরা যাক একটি যাদু টাকার গাছ ছিল। প্রতিদিন, আপনি অর্থ গাছের জন্য প্রচুর পরিমাণে অর্থ অফার করতে পারেন এবং এটি এটি ত্রিগুণ করে দেবে, বা 50/50 সম্ভাব্যতা দিয়ে এটি ধ্বংস করবে। আপনি তাত্ক্ষণিকভাবে লক্ষ্য করুন যে এটি করে আপনি …

19 probability  mathematical-statistics  econometrics  random-walk  martingale 

আমি যদি একটি এমআরএফ এর পর্যবেক্ষণ নোডের মানগুলি স্থির করি তবে এটি কি সিআরএফ হয়ে যায়?

19 probability  graphical-model  graph-theory  conditional-random-field  markov-random-field 

আমি একটি উচ্চ বিদ্যালয়ের শিক্ষার্থী এবং আমি একটি কম্পিউটার প্রোগ্রামিং প্রকল্পে কাজ করছি, তবে হাই স্কুল পরিসংখ্যান কোর্সের বাইরে পরিসংখ্যান এবং মডেলিংয়ের ডেটা সম্পর্কে আমার অনেক অভিজ্ঞতা নেই তাই আমি বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছি। মূলত, আমার কাছে একটি যুক্তিসঙ্গতভাবে বড় তালিকা রয়েছে (যে কোনও পরিসংখ্যানগত পরীক্ষা বা পদক্ষেপের জন্য অনুমানগুলি পূরণ …

19 probability  modeling  data-mining  predictive-models 

বেয়েসের সূত্রে: পি( x | a ) = পি( a | x ) পি( এক্স )পি( ক )P(x|a)=P(a|x)P(x)P(a)P(x|a) = \frac{P(a|x) P(x)}{P(a)} উত্তরোত্তর সম্ভাবনা 1 ছাড়িয়ে যাবে?পি( x | ক )P(x|a)P(x|a) আমি মনে করি এটি উদাহরণস্বরূপ, যদি ধরে নেওয়া যায় যে , এবং , এবং । তবে আমি এ সম্পর্কে নিশ্চিত …

18 probability  bayesian  conditional-probability 

আমার কাছে বাইনারি ফলাফলের পরিবর্তনশীল {0,1} এবং ভবিষ্যদ্বাণীকারী ভেরিয়েবল {0,1} রয়েছে} আমার চিন্তাভাবনাগুলি হ'ল আমি যদি অন্যান্য ভেরিয়েবলগুলিকে অন্তর্ভুক্ত না করি এবং বিজোড় অনুপাত গণনা না করি তবে লজিস্টিক করার জন্য এটি বোধগম্য নয়। একটি বাইনারি পূর্বাভাসকর্তার সাথে, সম্ভাব্যতার তুলনা কি প্রতিকূলতার তুলনায় যথেষ্ট হবে না?

18 r  regression  probability  logistic  odds-ratio 

আমি পরিসংখ্যান এবং সম্ভাবনা তত্ত্বের লগ-সম্ভাবনার (এবং সম্ভবত আরও সাধারণভাবে লগ-সম্ভাবনা) সর্বব্যাপী গভীর স্তরে বুঝতে চেষ্টা করছি। লগ-সম্ভাবনাগুলি সমস্ত জায়গা জুড়ে থাকে: আমরা সাধারণত বিশ্লেষণের জন্য লগ-সম্ভাবনা নিয়ে কাজ করি (উদাহরণস্বরূপ সর্বাধিককরণের জন্য), ফিশার তথ্য লগ-সম্ভাবনার দ্বিতীয় ডেরাইভেটিভের ক্ষেত্রে সংজ্ঞায়িত করা হয়, এনট্রপি একটি প্রত্যাশিত লগ-সম্ভাবনা , কুলব্যাক-লেবলার ডাইভারজেন্সে লগ-সম্ভাবনা …

18 probability  bayesian  likelihood  log-likelihood 

যাক একটি প্রমিত ব্রোমিন হও। যাক ঘটনা বোঝাতে এবং যেখানে নির্দেশক ফাংশনকে বোঝায়। সেখানে অস্তিত্ব আছে যেমন যে জন্য সবার জন্য ? আমি উত্তরটি হ্যাঁ সন্দেহ করি; আমি দ্বিতীয় মুহুর্তের পদ্ধতিটি নিয়ে ঘোরাঘুরি করার চেষ্টা করেছি, তবে খুব বেশি লাভ হয়নি। এটি কি দ্বিতীয় মুহুর্তের পদ্ধতিতে দেখানো যেতে পারে? বা …

18 probability  self-study  moments  distributions  brownian