Запитання з тегом «frequentist»

Чи заперечують Байєси, що їхній підхід узагальнює частістський підхід, тому що можна використовувати неінформативні пріори і, отже, можна відновити типову структуру частолістської моделі? Чи може хтось направити мене до місця, де я можу прочитати про цей аргумент, якщо він справді використовується? РЕДАКТУВАННЯ: Можливо, це запитання не точно так, як я …

12 bayesian  references  frequentist 

Якби хтось сказав "Цей метод використовує MLE бальну оцінку для параметра, який максимізує , тому він є частосистемним; і далі він не баєсовский."P ( x | θ )P(x|θ)\mathrm{P}(x|\theta) ти погодився б? Оновлення на задньому плані : нещодавно я прочитав статтю, яка стверджує, що вона часто. Я не згоден з їх …

12 bayesian  maximum-likelihood  likelihood  frequentist  philosophical 

Передумови : я маю доктор наук із соціальної психології, де теоретична статистика та математика ледь не висвітлювалися в моїх кількісних курсових роботах. Через школу середньої та середньої школи мене викладали (як, мабуть, багато хто з вас і в соціальних науках) через "класичну" частотистську структуру. Тепер, я теж люблю R і …

11 probability  bayesian  simulation  monte-carlo  frequentist 

У частотистській статистиці 95% довірчий інтервал - це процедура, що виробляє інтервал, яка, якщо повторюватись нескінченну кількість разів, містила б справжній параметр 95% часу. Чому це корисно? Інтервали довіри часто неправильно розуміються. Вони не є інтервалом, у якому ми можемо бути на 95% впевнені, що параметр знаходиться (якщо ви не …

11 hypothesis-testing  bayesian  mathematical-statistics  confidence-interval  frequentist 

Я натрапив на це зображення у публікації блогу тут . Я був розчарований, що читання заяви не викликало у мене такого самого виразу обличчя, як це для цього хлопця. Отже, що мається на увазі під твердженням, що нульовою гіпотезою є те, як часто лікарі висловлюють неінформативний поперед? Це справді правда? …

11 hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior 

У mgcvпакеті Rє дві функції для встановлення тензорних взаємодій між продуктами: te()і ti(). Я розумію основний розподіл праці між двома (встановлення нелінійної взаємодії проти декомпозиції цієї взаємодії на основні ефекти та взаємодію). Чого я не розумію, це чому te(x1, x2)і ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)може давати (трохи) різні результати. …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

Мої актуальні запитання є в останніх двох абзацах, але мотивувати їх: Якщо я намагаюся оцінити середнє значення випадкової величини, яка слід за нормальним розподілом з відомою дисперсією, я прочитав, що введення рівномірного до середнього результату призводить до заднього розподілу, пропорційного функції ймовірності. У цих ситуаціях достовірний інтервал Байєса ідеально перегукується …

11 bayesian  maximum-likelihood  posterior  frequentist 

Я працюючий науковець з великим досвідом регресії, інших алгоритмів машинного навчання та програмування (як для аналізу даних, так і для загальної розробки програмного забезпечення). Більшу частину мого трудового життя було зосереджено на побудові моделей для прогнозування точності (робота в різних бізнес-обмеженнях) та побудові трубопроводів даних для підтримки моєї власної (та …

10 hypothesis-testing  references  frequentist  inference 

Проблема Я хочу відповідати модельним параметрам простої сукупності 2-гауссівської суміші. Враховуючи всю суєту навколо байєсівських методів, я хочу зрозуміти, чи є для цієї проблеми байєсівський висновок кращим інструментом для традиційних методів підгонки. Поки MCMC в цьому іграшковому прикладі дуже погано працює, але, можливо, я просто щось не помітив. Тож давайте …

10 bayesian  gaussian-mixture  frequentist  pymc  method-comparison 

Закрито . Це питання ґрунтується на думці . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб на нього можна було відповісти фактами та цитатами, відредагувавши цю публікацію . Закритий минулого року . Переглядаючи область досліджень 100 найпопулярніших програм статистики новин США, майже всі вони важкі в баєсівській …

10 bayesian  frequentist 

Чи є якесь формальне (математичне) визначення того, що часто розуміють лікарі під "вірогідністю". Я читав, що це відносна частота виникнення '' в довгостроковій перспективі '', але чи є якийсь формальний спосіб її визначити? Чи є якісь відомі посилання, де я можу знайти це визначення? Редагувати: Під часткою (див. Коментар @whuber …

10 probability  frequentist  definition 

Гаразд - моє оригінальне повідомлення не вдалося отримати відповідь; так, дозвольте мені поставити питання по-іншому. Почну з пояснення свого розуміння оцінки з теоретичної точки зору рішення. Я не маю жодної формальної підготовки, і це не здивувало б мене, якщо моє мислення якимось чином має помилки. Припустимо, у нас є деяка …

10 bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk 

Я намагаюся вписати в R дискретний час модель, але не знаю, як це зробити. Я читав, що ви можете організувати залежну змінну в різні рядки, по одній для кожного часу спостереження, і використовувати glmфункцію за допомогою посилання logit або cloglog. У цьому сенсі, у мене є три колонки: ID, Event(1 …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

Казелла та Бергер констатують властивість інваріантності оцінювача ML таким чином: Однак мені здається, що вони визначають "ймовірність" ηη\eta повністю ad ​​hoc та безглуздо: Якщо я застосую основні правила теорії ймовірностей до простого випадку η=τ(θ)=θ2η=τ(θ)=θ2\eta=\tau(\theta)=\theta^2, Я натомість отримую наступне: L ( η| x)=p(x |θ2= η) = p ( x | θ …

9 self-study  bayesian  maximum-likelihood  frequentist  invariance 

Питання: Одне поширене нерозуміння p-значень полягає в тому, що вони представляють вірогідність того, що нульова гіпотеза є істинною. Я знаю, що це неправильно, і я знаю, що значення p представляють лише ймовірність знаходження вибірки настільки екстремальної, як ця, враховуючи, що нульова гіпотеза є істинною. Однак, інтуїтивно, треба мати можливість вивести …

9 hypothesis-testing  bayesian  p-value  frequentist