Kas erinevus P (A | B) ja piirtõenäosuse P (A) vahel sõltub A ja B jaotusest? Näiteks kas ma õpin tavaliselt rohkem, kui B on pidev ja eksponentsiaalne vs diskreetne ja ühtlane?


Vastus 1:

[Redigeerimine: 17:33 EST - Vabandust, mul oli kiire, nii et olin vastusega lohakas, fikseerisin paar küsitavat hetke, näiteks helistades KL-i metrikale, kui see pole otseses mõttes üks]

- Kohustustest loobumine - ma eeldan, et olete huvitatud P (A) ja P (A | B) suhetest ja proovite kontrollida, kas P (A) on P (A | B) "lähedal" (erinevus teie küsimuses) ). Te ei tea P (A | B) vormi, kuid teate P (A) ja P (B) vormi

Teie modelleerimise eeldus on, et P (B) on teatud vormi jaotus ja et P (A) on teatud vormi jaotus. Küsite, kas saate:

1) arvutage tinglik P (A | B) suvaliste P (A) ja P (B) jaoks: - Üldiselt ei ütle marginaalide mis tahes suvalise jaotuse vorm tingliku vormi kohta palju, seega on vastus eitav.

2) arvutage erinevus P (A | B) ja P (A) vahel, teades ainult P (A) ja P (B) ilma täiendavate modelleerimise eeldusteta:

Õige jaotuse erinevuse mõõdik (noh, mitte tõeline mõõdik, kuid kasulik ikkagi) on KL-i divergents, nii et selle arvutamiseks peate teadma mõlemat jaotust, mida soovite võrrelda.

Kuna te ei tea P (A | B), ei saa lahknevust arvutada.