边缘独立(marginal independent)的理解及举例
1. 定义
∀xi∈dom(X),yj∈dom(Y),yk∈dom(Y),如果满足,
则称随机变量 X 边缘独立于随机变量 Y。
理解:
- 也即随机变量 Y 的值对 X 的值没有影响;
2. 举例
Marginal independence v.s. joint independence
- 问,X 独立于 Y,X 独立于 Z,X 是否独立于 (Y,Z)?
- 直觉上命题似乎是正确的,答案是否定的,
- 考虑这样的一个 2 男 2 女共 4 人构成的样本空间,其中两女首字母的缩写分别是 A.C. 和 B.D.,两难首字母的缩写分别是 A.D. 和 B.C,随机从中抽取一个人出来,则可定义如下的事件:
- X:选中的人的性别;
- Y:选中人的姓名的第一个首字母;
- Z:选中人的姓名的第二个首字母;
- (Y,Z) ⇒ X,显然不是独立的;
边缘独立(marginal independent)的理解及举例的更多相关文章
- CSS 对于grid布局的理解,举例代码及解释
网格布局介绍: CSS Grid(网格) 布局(又称为 “Grid(网格)” ),是一个二维的基于网格的布局系统它的目标是完全改变我们基于网格的用户界面的布局方式.CSS 一直用来布局我们的网页,但一 ...
- java中this这个概念初学者非常难理解,请举例说明
4.this关键字(this key word) 继上一小节,(3.一个对象可能有多个参考)this是当中的一个参考!指向他自己. class MyTestDate { int year; ...
- R代码展示各种统计学分布 | 生物信息学举例
二项分布 | Binomial distribution 泊松分布 | Poisson Distribution 正态分布 | Normal Distribution | Gaussian distr ...
- 学习笔记DL008:概率论,随机变量,概率分布,边缘概率,条件概率,期望、方差、协方差
概率和信息论. 概率论,表示不确定性声明数学框架.提供量化不确定性方法,提供导出新不确定性声明(statement)公理.人工智能领域,概率法则,AI系统推理,设计算法计算概率论导出表达式.概率和统计 ...
- 【概率论】3-5:边缘分布(Marginal Distribution)
title: [概率论]3-5:边缘分布(Marginal Distribution) categories: Mathematic Probability keywords: Marginal p. ...
- [转帖] 一文看懂:"边缘计算"究竟是什么?为何潜力无限?
一文看懂:"边缘计算"究竟是什么?为何潜力无限? 转载cnbeta 云计算 雾计算 边缘计算... 知名创投调研机构CB Insights撰文详述了边缘计算的发展和应用前景 ...
- explanatory variable(independent vs dependent)、design matrix
design matrix(设计矩阵) 是统计学上的概念,一般标记为 X,是由一组对象的解释变量(explanatory variables)构成的矩阵. 1. explanatory variabl ...
- stm32 独立看门狗 IWDG
独立看门狗IWDG 独立看门狗简单理解就是一个12位递减计数器,当计数器从某一个值递减到0时,系统就会产生一次复位 独立看门狗由专用低速时钟LSI驱动,其频率一般在30-60KHz之间,通常选择40K ...
- 【概率论】2-2:独立事件(Independent Events)
title: [概率论]2-2:独立事件(Independent Events) categories: Mathematic Probability keywords: Independent Ev ...
随机推荐
- 通用查询实现方案(可用于DDD)[附源码] -- 设计思路
原文:通用查询实现方案(可用于DDD)[附源码] -- 设计思路 [声明] 写作不易,转载请注明出处(http://www.cnblogs.com/wiseant/p/3988592.html). ...
- cogs 50. [NOIP2002] 选数
50. [NOIP2002] 选数 ★ 输入文件:choose.in 输出文件:choose.out 简单对比时间限制:1 s 内存限制:128 MB [问题描述]: 已知 n 个整数 ...
- xgboost参数调优的几个地方
tree ensemble里面最重要就是防止过拟合. min_child_weight是叶子节点中样本个数乘上二阶导数后的加和,用来控制分裂后叶子节点中的样本个数.样本个数过少,容易过拟合. su ...
- virtual与override
using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.T ...
- 基于Linux平台的Openvas配置使用视频教学
常见的漏洞扫描工具有Openvas.LSAT.Nessus.X-scan.ShadowSecurityScanner和流光等,openvas是一款最全面的开源漏洞扫描工具,由于openvas安装比较困 ...
- wget 指令学习之递归抓取文档技巧
在线上阅读文档的时候,有没有想将它抓取到本地,以备没有网的时候阅读只需? 先上指令: $ wget --user-agent="Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) ...
- 解决 Ubuntu 下解压 .zip 文件时出现乱码
Ubuntu 下解压含中文名的 .zip 文件时,有时候会出现乱码的情况.我们可以通过下列命令来解决此类问题: $ unzip -O CP936 xxx.zip 原文网址 http://www.cnb ...
- 商业模式(二):P2P网贷平台,利差和服务费为主的金融玩法
2014~2015,先后在2家P2P平台工作过,还了解过其它若干武汉P2P平台. 结合自己的工作经历和理财经历,说几句~ 1.P2P网贷这种金融类的创业项目和经营风险,远高于制造业和服务业~ ...
- Vue 学习记录<2>
一.Vue https://vue-loader.vuejs.org/zh-cn/ https://vuejs-templates.github.io/webpack/structure.html
- Android 多种方式正确的载入图像,有效避免oom
图像载入的方式: Android开发中消耗内存较多一般都是在图像上面.本文就主要介绍如何正确的展现图像降低对内存的开销,有效的避免oom现象. 首先我们知道我的获取图像的来源一般有三种源 ...