Запитання з тегом «confidence-interval»

Це проблема із "7-ї студентської олімпіади ім. Колмогорова з теорії ймовірностей": Враховуючи одне спостереження від розподілу з обома параметрами невідомими, дайте довірчий інтервал для з рівнем довіри принаймні 99%.Нормальна ( μ , σ 2 ) σ 2XXXNormal(μ,σ2)Normal⁡(μ,σ2)\operatorname{Normal}(\mu,\sigma^2)σ2σ2\sigma^2 Мені здається, що це має бути неможливим. У мене є рішення, але я …

25 probability  normal-distribution  confidence-interval  variance 

Під час мого елементарного курсу статистики я навчився будувати 95% довірчий інтервал, такий як середня сукупність, , виходячи з асимптотичної нормальності для "великих" розмірів вибірки. Крім методів перекомпонування (наприклад, завантажувальної програми), існує ще один підхід, заснований на "ймовірності профілю" . Чи може хтось з'ясувати цей підхід?μμ\mu За яких ситуацій побудовані …

25 confidence-interval  profile-likelihood 

У статистичному висновку згадується проблема 9.6b, "Регіон найвищої щільності (HDR)". Однак визначення цього терміна в книзі я не знайшов. Один подібний термін - найвища задня щільність (ВПР). Але це не вписується в цей контекст, оскільки 9.6b нічого не згадує про попереднє. І в запропонованому рішенні сказано лише, що "очевидно, що …

23 confidence-interval  estimation  definition  credible-interval  highest-density-region 

Припустимо, я консультант і хочу пояснити своєму клієнту корисність довірчого інтервалу. Клієнт каже мені, що мої інтервали занадто широкі, щоб бути корисними, і він вважає за краще використовувати їх наполовину ширше. Як я повинен відповісти?

22 confidence-interval  interpretation 

Щоб проілюструвати моє запитання, припустимо, що у мене є навчальний набір, де вхід має ступінь шуму, але вихід, наприклад, не має; # Training data [1.02, 1.95, 2.01, 3.06] : [1.0] [2.03, 4.11, 5.92, 8.00] : [2.0] [10.01, 11.02, 11.96, 12.04] : [1.0] [2.99, 6.06, 9.01, 12.10] : [3.0] тут вихід …

22 regression  machine-learning  neural-networks  confidence-interval  prediction-interval 

Припустимо, я намагаюся оцінити велику кількість параметрів за деякими великомірними даними, використовуючи якісь регульовані оцінки. Регуляризатор вносить певні упередження до оцінок, але це все ще може бути гарним компромісом, оскільки зменшення дисперсії повинно перевищувати його. Проблема виникає, коли я хочу оцінити довірчі інтервали (наприклад, використовуючи наближення Лапласа або завантажуючи). Зокрема, …

21 confidence-interval  bias  regularization  ridge-regression  coverage-probability 

SPSS забезпечує вихід "довірчий інтервал значень різниці". Я десь читав, що це означає "95 разів із 100, середня наша вибіркова різниця буде між цими межами". Я вважаю це незрозумілим. Чи може хтось запропонувати більш чітке формулювання для пояснення "довірчого інтервалу різниці в засобах"? Цей результат з'являється в контексті однопробного t-тесту.

21 confidence-interval 

У мене є 383 зразки, які мають великі ухили щодо деяких загальних значень, як би я обчислив середню значення 95%? Цільовий інтерфейс, який я обчислював, здається далеким, тому я вважаю, що мої дані не схожі на криву, коли я роблю гістограму. Тому я думаю, що я повинен використовувати щось на …

21 confidence-interval  mean 

Після проведення аналізу основних компонентів (PCA) я хочу спроектувати новий вектор на простір PCA (тобто знайти його координати в системі координат PCA). Я розрахував PCA мовою R за допомогою prcomp. Тепер я повинен мати можливість помножити свій вектор на матрицю обертання PCA. Чи повинні головні компоненти в цій матриці розташовуватися …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

Я взяв зразок з яти точок даних у популяції. Кожен з цих пунктів має справжнє значення (відоме з основної істини) та оцінене значення. Потім я обчислюю помилку для кожної вибіркової точки і потім обчислюю RMSE вибірки.ннn Як я можу тоді зробити певний інтервал довіри навколо цього RMSE, виходячи з розміру …

20 confidence-interval 

Я хотів би зрозуміти, як генерувати інтервали прогнозування для логістичних регресійних оцінок. Мені порадили дотримуватися процедур у моделюванні бінарних даних Коллета, 2-е видання, с.98-99. Після впровадження цієї процедури та порівняння її з R predict.glm, я фактично думаю, що ця книга показує процедуру обчислення довірчих інтервалів , а не інтервалів прогнозування. …

20 r  regression  confidence-interval  logistic  prediction-interval 

У мене є дві пропорції (наприклад, частота кліків (CTR) на посилання в контрольній макеті та CTR на посилання в експериментальному макеті), і я хочу обчислити 95% довірчий інтервал навколо відношення цих пропорцій. Як це зробити? Я знаю, що можу використовувати метод дельти для обчислення дисперсії цього співвідношення, але я не …

20 confidence-interval 

Логіка багаторазової імпутації (ІМ) полягає в тому, щоб присвоїти пропущені значення не один раз, а декілька (як правило, М = 5) разів, в результаті чого було завершено набір даних M. Потім завершені набори даних аналізуються методами повних даних, за допомогою яких оцінювання М та їх стандартні помилки поєднуються за допомогою …

20 modeling  confidence-interval  mixed-model  data-imputation 

Точність визначається як: p = true positives / (true positives + false positives) Чи правильно, що як true positivesі false positivesпідхід 0, точність наближається до 1? Те саме запитання для відкликання: r = true positives / (true positives + false negatives) Зараз я впроваджую статистичний тест, де мені потрібно обчислити …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

Гаразд, я маю логістичну регресію і використовував predict()функцію для розробки кривої ймовірності на основі моїх оцінок. ## LOGIT MODEL: library(car) mod1 = glm(factor(won) ~ as.numeric(bid), data=mydat, family=binomial(link="logit")) ## PROBABILITY CURVE: all.x <- expand.grid(won=unique(won), bid=unique(bid)) y.hat.new <- predict(mod1, newdata=all.x, type="response") plot(bid<-000:1000,predict(mod1,newdata=data.frame(bid<-c(000:1000)),type="response"), lwd=5, col="blue", type="l") Це чудово, але мені цікаво будувати довірчі …

20 r  logistic  confidence-interval