Parece que condicionais completos geralmente são bastante difíceis de derivar, mas programas como JAGS e BUGS os derivam automaticamente. Alguém pode explicar como eles geram algoritmos condicionais completos para qualquer especificação arbitrária de
Se alguma vez houve um caso em que isso ficou claro é com o problema de Monty Hall. Até o grande Paul Erdos foi enganado por esse problema. Minha pergunta que pode ser difícil de responder é: o que é a probabilidade de termos tanta confiança em uma resposta que obtemos um argumento intuitivo e, no...
Suponha que XXX e YYY sejam bivariados normais com média μ=(μ1,μ2)μ=(μ1,μ2)\mu=(\mu_1,\mu_2) e covariância Σ=[σ11σ12σ12σ22]Σ=[σ11σ12σ12σ22]\Sigma = \begin{bmatrix} \sigma_{11} & \sigma_{12} \\ \sigma_{12} & \sigma_{22} \\ \end{bmatrix} . Qual é a probabilidade...
\newcommand{\P}{\mathbb{P}} Estou jogando um dado justo. Sempre que recebo 1, 2 ou 3, escrevo um '1'; sempre que recebo um 4, escrevo um '2'; sempre que recebo um 5 ou um 6, escrevo um '3'. Seja NNN o número total de jogadas necessárias para o produto de todos os números que escrevi como...
Gostaria de saber como interpretar corretamente os gráficos de densidade condicional. Eu inseri dois abaixo que eu criei no R com cdplot. Por exemplo, a probabilidade do resultado é igual a 1 quando Var 1 é 150 aproximadamente 80%? A área cinza escura é aquela que tem probabilidade condicional...
Prove / refute E[ 1UMA| Ft] = 0 ou 1 a.s. ⇒ E [ 1UMA| Fs] = E[ 1UMA| Ft] como 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.} Dado um espaço de probabilidade...
Primeiro, permita-me reconhecer de antemão que não sou tão versado em estatística e matemática quanto gostaria de ser. Alguns podem dizer ter conhecimento suficiente para ser perigoso. : Vou pedir desculpas se não estiver usando a terminologia corretamente. Estou tentando modelar as probabilidades...
Fechado . Esta pergunta precisa de detalhes ou clareza . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Adicione detalhes e esclareça o problema editando esta postagem . Fechado há 2 anos . Estou lendo Luce (1959) . Então eu...
Eu me pergunto se as probabilidades condicionais são exclusivas do bayesianismo, ou se são mais um conceito geral que é compartilhado entre várias escolas de pensamento entre estatistas / probabilidades. Eu meio que suponho que sim, porque eu assumo que ninguém pode é meio lógico, então eu acho...
Ao treinar um modelo parametrizado (por exemplo, para maximizar a probabilidade) por meio de descida estocástica do gradiente em alguns conjuntos de dados, geralmente é assumido que as amostras de treinamento são extraídas da distribuição de dados de treinamento. Portanto, se o objetivo é modelar...
Ao estudar a seleção de covariância, li uma vez o exemplo a seguir. Com relação ao seguinte modelo: Sua matriz de covariância e matriz de covariância inversa são dadas a seguir, Eu não entendo por que a independência dos e é decidido pelo covariância inversa aqui?xxxyyy Qual é a lógica...
Estou trabalhando (auto-estudo) no livro de ET Jaynes, Probability Theory - The Logic of Science Problema original O Exercício 2.1 diz: "É possível encontrar uma fórmula geral para análoga a [a fórmula ] das regras de produto e soma. Em caso afirmativo, deduza-o; caso contrário, explique por que...
Estou tentando obter uma intuição mais clara por trás: "Se torna mais provável, então torna mais provável"UMAAABBBBBBUMAAA Seja o tamanho do espaço em que e estão, entãon ( S)n(S)n(S)UMAAABBB Reivindicação: entãoP( B | A ) > P( B )P(B|A)>P(B)P(B|A)>P(B)n ( A B ) / n ( A ) > n ( B ) /...
De acordo com a Lei da variância total, Var(X)=E(Var(X∣Y))+Var(E(X∣Y))Var(X)=E(Var(X∣Y))+Var(E(X∣Y))\operatorname{Var}(X)=\operatorname{E}(\operatorname{Var}(X\mid Y)) + \operatorname{Var}(\operatorname{E}(X\mid Y)) Ao tentar provar isso,
Eu sei o que é uma distribuição de probabilidade condicional. Mas qual é exatamente a probabilidade condicional completa
Dado que N= nN=nN = n , a distr condicional. de YYY é χ2( 2 n )χ2(2n)\chi ^2(2n) . NNN tem distr marginal. de Poisson ( θθ\theta ), θθ\theta é uma constante positiva. Mostre que, como θ → ∞θ→∞\theta \rightarrow \infty , ( Y - E ( Y ) ) / √ (Y-E(Y) ) /Var(Y)------√→N( 0 , 1 ) (Y-E(Y))/Var(Y)→N(0...
Suponha que eu tenha uma amostra de frequências de 4 eventos possíveis: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 e tenho as probabilidades esperadas de meus eventos ocorrerem: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Com a soma das frequências observadas dos meus quatro eventos (18), posso calcular as...
No artigo original do pLSA, o autor, Thomas Hoffman, traça um paralelo entre as estruturas de dados do pLSA e do LSA que eu gostaria de discutir com você. Fundo: Inspirando-se na Recuperação de Informação, suponha que tenhamos uma coleção de documentos e um vocabulário de...
Suponha que desejemos calcular alguma expectativa: EYEX| Y[ f( X, Y) ]EYEX|Y[f(X,Y)]E_YE_{X|Y}[f(X,Y)] Suponha que queremos aproximar isso usando a simulação de Monte Carlo. EYEX| Y[ f( X, Y) ] ≈ 1R S∑r = 1R∑s = 1Sf( xr , s, yr)EYEX|Y[f(X,Y)]≈1RS∑r=1R∑s=1Sf(xr,s,yr)E_YE_{X|Y}[f(X,Y)] \approx...
Estou trabalhando no Think Bayes (gratuito aqui: http://www.greenteapress.com/thinkbayes/ ) e estou no exercício 3.1. Aqui está um resumo do problema: "Uma ferrovia numera suas locomotivas na ordem 1..N. Um dia você vê uma locomotiva com o número 60. Estime quantas locomotivas a ferrovia...