Обсуждение участника:Riabenko

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(→Категоризация статей: Новая тема)
м
 
(25 промежуточных версий не показаны.)
Строка 1: Строка 1:
[http://isi.cbs.nl/glossary/index.htm Глоссарий статистических терминов ISI]
[http://isi.cbs.nl/glossary/index.htm Глоссарий статистических терминов ISI]
 +
== Категоризация статей ==
 +
Женя, я вижу, ты активно работаешь над улучшением статей по статистике. Старайся уделять внимание категоризации статей, которые правишь. Необходимым является наличие хотя бы одной категории в статье, но их может быть и несколько. Подробнее о категоризации можно прочитать здесь: [[MachineLearning:Категоризация]]. И вообше, не стесняйся спрашивать, если нужна помощь или что-то не понятно. :) --[[Участник:Yury Chekhovich|Yury Chekhovich]] 22:17, 17 мая 2010 (MSD)
-
TMP:
+
: Хорошо, спасибо! --[[Участник:Riabenko|Riabenko]] 11:03, 25 мая 2010 (MSD)
 +
== Курсы Воронцова ==
-
<tex>\mathbb{E}\left[1\left\{K_j^{(b)}\leq\alpha\gamma\right\}\right] \leq \mathbb{P}\left[\left.P_j^{(b)}\leq\alpha\gamma\right|S\subseteq \tilde{S}^{(b)}\right].</tex>
+
Женя, привяжи, пожалуйста, страницы курсов Воронцова Статистический анализ данных за разные годы к проекту. Сейчас они — [[Special:Lonelypages|страницы-сироты]]. --[[Участник:Yury Chekhovich|Yury Chekhovich]] 10:21, 9 марта 2014 (MSK)
-
<tex>\mathbb{E}\left[1\left\{K_j^{(b)}\leq\alpha\gamma\right\}\right] = 1\cdot\mathbb{P}\left[K_j^{(b)}\leq\alpha\gamma\right] + 0\cdot\mathbb{P}\left[K_j^{(b)}>\alpha\gamma\right] = \mathbb{P}\left[K_j^{(b)}\leq\alpha\gamma\right] = \{\text{using the definition of } K_j^{(b)} \text{ and complete probability formula}\} = </tex>
 
-
<tex> = \mathbb{P}\left[\left.P_j^{(b)}\leq\alpha\gamma\right|S\subseteq \tilde{S}^{(b)}\right] + \mathbb{P}\left[1\leq\alpha\gamma\left|S\not\subseteq \tilde{S}^{(b)}\right.\right] = \mathbb{P}\left[\left.P_j^{(b)}\leq\alpha\gamma\right|S\subseteq \tilde{S}^{(b)}\right] </tex>
+
<tex>\mathbb{D}X</tex>
-
<tex>\mathbb{P}\left[\left.P_j^{(b)}\leq\alpha\gamma\right|S\subseteq \tilde{S}^{(b)}\right] = \mathbb{P}\left[\left.\tilde{P}_j^{(b)}\leq\frac{\alpha\gamma}{\left|\tilde{S}^{(b)}\right|}\right|S\subseteq \tilde{S}^{(b)}\right]</tex>
+
<tex>\mathbb{E}X</tex>
-
<tex>\mathbb{P}\left[\left.P_j^{(b)}\leq\alpha\gamma\right|S\subseteq \tilde{S}^{(b)}\right] = \frac {\alpha\gamma} { \left| \tilde{S}^{(b)} \right| }.</tex>
 
-
<tex>\tilde{P}_j^{(b)}</tex>
+
<tex>\LARGE P\left(A\left|B\right.\right) = \frac{P(A)P\left(A\left|B\right.\right)}{P(B)}, <br>
-
 
+
P(B) = P\left(B\left|A\right.\right)P(A) + P\left(B\left|\bar{A}\right.\right)P(\bar{A}) = 0.8\cdot0.01 + 0.096\cdot0.99 = 0.10304, <br>
-
<tex>S\subseteq \tilde{S}^{(b)}</tex>
+
P\left(A\left|B\right.\right) = \frac{0.01\cdot0.8}{0.10304}\approx 0.078</tex>
-
 
+
-
<tex>\beta_j=0 </tex>
+
-
 
+
-
<tex>\tilde{S}^{(b)}</tex>
+
-
 
+
-
<tex>\tilde{P}_j^{(b)}\leq\frac{\alpha\gamma}{\left|\tilde{S}^{(b)}</tex>
+
-
 
+
-
== Категоризация статей ==
+
-
 
+
-
Женя, я вижу, ты активно работаешь над улучшением статей по статистике. Старайся уделять внимание категоризации статей, которые правишь. Необходимым является наличие хотя бы одной категории в статье, но их может быть и несколько. Подробнее о категоризации можно прочитать здесь: [[MachineLearning:Категоризация]]. И вообше, не стесняйся спрашивать, если нужна помощь или что-то не понятно. :) --[[Участник:Yury Chekhovich|Yury Chekhovich]] 22:17, 17 мая 2010 (MSD)
+

Текущая версия

Глоссарий статистических терминов ISI

Категоризация статей

Женя, я вижу, ты активно работаешь над улучшением статей по статистике. Старайся уделять внимание категоризации статей, которые правишь. Необходимым является наличие хотя бы одной категории в статье, но их может быть и несколько. Подробнее о категоризации можно прочитать здесь: MachineLearning:Категоризация. И вообше, не стесняйся спрашивать, если нужна помощь или что-то не понятно. :) --Yury Chekhovich 22:17, 17 мая 2010 (MSD)

Хорошо, спасибо! --Riabenko 11:03, 25 мая 2010 (MSD)

Курсы Воронцова

Женя, привяжи, пожалуйста, страницы курсов Воронцова Статистический анализ данных за разные годы к проекту. Сейчас они — страницы-сироты. --Yury Chekhovich 10:21, 9 марта 2014 (MSK)


\mathbb{D}X

\mathbb{E}X


\LARGE P\left(A\left|B\right.\right) = \frac{P(A)P\left(A\left|B\right.\right)}{P(B)}, <br> P(B) = P\left(B\left|A\right.\right)P(A) + P\left(B\left|\bar{A}\right.\right)P(\bar{A}) = 0.8\cdot0.01 + 0.096\cdot0.99 = 0.10304, <br> P\left(A\left|B\right.\right) = \frac{0.01\cdot0.8}{0.10304}\approx 0.078

Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9E%D0%B1%D1%81%D1%83%D0%B6%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%83%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA%D0%B0:Riabenko»
Личные инструменты