Запитання з тегом «frequentist»

У частістському підході до висновку статистичні процедури оцінюються за їх ефективністю протягом гіпотетичного тривалого повторення процесу, який, як вважається, генерував дані.

4
За яких умов збігаються байєсівські та частолістські оцінки точок?
З плоским попереднім оцінкою збігаються оцінки ML (частість - максимальна ймовірність) та MAP (байєсівський - максимум a posteriori). Однак у більш загальному плані я говорю про оцінки точок, отримані як оптимізатори певної функції втрат. Тобто (Bayesian) х (x^(.)=argminE(L(X−x^(y))|y) (Bayesian) x^(.)=argminE(L(X−x^(y))|y) (Bayesian) \hat x(\,. ) = \text{argmin} \; \mathbb{E} \left( L(X-\hat …

2
Частотність і пріори
У коментарі до цього повідомлення Робі Маккіліам говорить : Слід зазначити, що, з точки зору відвідувачів, немає причин, щоб ви не могли включити попередні знання до моделі. У цьому сенсі частофілістський погляд простіший, у вас є лише модель та деякі дані. Немає необхідності відокремлювати попередню інформацію від моделі Також тут …

2
Статистичний пейзаж
Хтось написав коротке опитування різних підходів до статистики? До першого наближення ви маєте частолістську та баєсівську статистику. Але коли ви придивитесь ближче, у вас є й інші підходи, такі як вірогідність та емпіричний Байєс. І тоді у вас є підрозділи в таких групах, як суб'єктивний Байєс, об'єктивний Байєс, в баєсівській …

2
Чи насправді часто відвідувачі-байсеки є неявними / мимовільними байєсами?
Для даної проблеми висновку ми знаємо, що байєсівський підхід зазвичай відрізняється як за формою, так і за результатами підходу фекзиста. Часто лікарі (зазвичай включають мене) часто зазначають, що їхні методи не вимагають попереднього, а отже, більше "керованих даними", ніж "обґрунтованих судженнями". Звичайно, Байєсіанські можуть вказувати на неінформативні пріори, або, будучи …

2
Що таке філософія у вольтметрі?
Що таке філософія вольтметра та його варіацій? Ідея цього полягає в тому, що статистичний аналіз, який звертається до гіпотетичних подій, повинен був би бути переглянутий, якби згодом було зрозуміло, що ці гіпотетичні події не могли відбутися, як передбачалося. Версія історії в Вікіпедії наводиться нижче. Інженер малює випадковий зразок електронних трубок …

2
Чи правомірними є висновки розподілу вибірки?
Деякі байєзці нападають на часті виводи, заявляючи, що "не існує унікального розподілу вибірки", оскільки це залежить від намірів дослідника (Kruschke, Aguinis, & Joo, 2012, p. 733). Наприклад, скажімо, дослідник розпочинає збір даних, але його фінансування було несподівано скорочено після 40 учасників. Як би тут було визначено вибіркові розподіли (та наступні …

4
Інтервали довіри для параметрів регресії: Байесова проти класичної
З огляду на два масиви x і y, обидві довжиною n, я підходять до моделі y = a + b * x і хочу обчислити 95% довірчий інтервал для схилу. Це (b - дельта, b + дельта), де b зустрічається звичайним чином і delta = qt(0.975,df=n-2)*se.slope а se.slope - це …

5
Чи є більше ймовірності, ніж байєсіанство?
Будучи студентом фізики, я пережив лекцію "Чому я баєс", мабуть, півдесятка разів. Це завжди те саме - ведучий самовдоволено пояснює, наскільки байєсівська інтерпретація перевершує частотулістську інтерпретацію, якою нібито користуються маси. Вони згадують правління Байєса, маргіналізацію, пріори та постеріори. Яка реальна історія? Чи існує законна область застосунку для частотистської статистики? (Безумовно, …

3
Коли інтервал довіри "має сенс", але відповідний достовірний інтервал не робить?
Часто буває так, що довірчий інтервал з покриттям 95% дуже схожий на достовірний інтервал, який містить 95% задньої щільності. Це відбувається, коли попередній є рівномірним або майже однорідним в останньому випадку. Таким чином, довірчий інтервал часто можна використовувати для наближення достовірного інтервалу і навпаки. Важливо, що з цього можна зробити …

2
Статистичний висновок під неправильним визначенням
Класична обробка статистичного умовиводу спирається на припущення, що існує правильно вказана статистика. Тобто розподіл P∗(Y)P∗(Y)\mathbb{P}^*(Y) який генерував спостережувані дані yyy є частиною статистичної моделі MM\mathcal{M} : P∗(Y)∈M={Pθ(Y):θ∈Θ}P∗(Y)∈M={Pθ(Y):θ∈Θ}\mathbb{P}^*(Y) \in \mathcal{M}=\{\mathbb{P}_\theta(Y) :\theta \in \Theta\} Однак у більшості ситуацій ми не можемо припустимо, що це дійсно так. Цікаво, що станеться зі статистичними процедурами …

2
Суб'єктивність у статистиці частотних лікарів
Я часто чую твердження, що байєсівська статистика може бути дуже суб’єктивною. Основним аргументом є те, що висновок залежить від вибору попереднього (навіть якщо можна вибрати принцип байдужості або максимальної ентропії для вибору попереднього). Для порівняння, стверджує твердження, часто-часто статистика є більш об'єктивною. Скільки правди в цьому твердженні? Крім того, це …

3
Запитання щодо параметричної та непараметричної завантажувальної програми
Я читаю розділ "Часта статистика" з книги Кевіна Мерфі " Машинне навчання - ймовірнісна перспектива ". Розділ про завантажувальну версію зазначає: Запуск завантажувача - це проста технологія Монте-Карло для наближення розподілу вибірки. Це особливо корисно у випадках, коли оцінювач є складною функцією справжніх параметрів. Ідея проста. Якби ми знали справжні …

2
Чи існують розбіжності в байєсівському та частістському підходах до ЗНО?
Простіше кажучи: Чи є якісь відмінності в байєсівському та частотологічному підходах до дослідницького аналізу даних? Я не знаю жодних властивих упередженості методам ЕДА, оскільки гістограма - це гістограма, розсіювач - це розсіювач тощо, і я не знайшов прикладів відмінностей у тому, як навчають чи представляють ЕДА (ігноруючи особливо теоретичний документ …

3
Що означає, що щось має хороші частолістські властивості?
Я часто чув цю фразу, але ніколи не розумів, що вона означає. В даний час фраза "хороші частолістські властивості" має близько 2750 звернень у Google, 536 - на scilar.google.com, а 4 - на statts.stackexchange.com . Найближче, що я знайшов для чіткого визначення, походить з остаточного слайду в цій презентації університету …

2
Чи дійсно інтервал довіри забезпечує міру невизначеності оцінки параметра?
Я читав допис у блозі статистиком Вільямом Бріггсом, і наступне твердження мене зацікавило як мінімум. Що ви робите з цього? Що таке довірчий інтервал? Зрозуміло, це рівняння, яке надасть вам інтервал для ваших даних. Він має на меті забезпечити міру невизначеності оцінки параметра. Тепер, строго згідно з теорією частотистів, яку …

Використовуючи наш веб-сайт, ви визнаєте, що прочитали та зрозуміли наші Політику щодо файлів cookie та Політику конфіденційності.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.