Запитання з тегом «inference»

Уявіть, що дослідник досліджує набір даних та виконує 1000 різних регресій, і він виявляє одне цікаве відношення між ними. Тепер уявіть, що інший дослідник з тими ж даними виконує лише 1 регресію, і виявляється, що той самий дослідник взяв 1000 регресій, щоб знайти. Дослідник 2 не знає дослідника 1. Чи …

12 bayesian  multiple-regression  multiple-comparisons  inference  theory 

У мене є питання / плутанина щодо стаціонарних серій, необхідних для моделювання з ARIMA (X). Я думаю про це більше з точки зору висновку (ефекту від втручання), але хотів би знати, чи прогнозування проти умовиводу має якусь різницю у відповіді. Питання: Усі прочитані вами вступні ресурси стверджують, що серія повинна …

12 time-series  econometrics  arima  inference 

Я співвідносив дані і використовую модель змішаних ефектів логістичної регресії для оцінки індивідуального рівня (умовного) ефекту для прогнозованого інтересу. Я знаю, що для стандартних граничних моделей висновок про параметри моделі за допомогою тесту Вальда відповідає співвідношенню ймовірності та тестування балів. Зазвичай вони приблизно однакові. Оскільки Wald легко обчислити і доступний …

12 logistic  mixed-model  inference 

Зараз я проходжу курс PGM Дафни Коллер на Coursera. Таким чином, ми, як правило, моделюємо Байєсівську мережу як графік, спрямований на причини та наслідки змінних, що входять до спостережуваних даних. Але на підручниках і прикладах PyMC я, як правило, бачу, що це не зовсім моделюється так само, як PGM або …

12 bayesian  inference  bayesian-network  pymc 

У тенісу є своєрідна система трьох балів, і мені цікаво, чи має це якась статистична користь з точки зору матчу як експерименту для визначення кращого гравця. Для незнайомих людей у ​​звичайних правилах гра виграється від першого до 4 очок, якщо у вас є 2-очковий привід (тобто якщо це 4-2, ви …

12 probability  inference  games 

Чи є в опублікованому викладному описі з математичними деталями різні підходи, застосовані до проблеми Беренса-Фішера?

12 inference  references 

У кон'югатному байесівському аналізі Кевіна Мерфі про розподіл Гаусса він пише, що задній прогнозний розподіл є p(x∣D)=∫p(x∣θ)p(θ∣D)dθp(x∣D)=∫p(x∣θ)p(θ∣D)dθ p(x \mid D) = \int p(x \mid \theta) p(\theta \mid D) d \theta де - це дані, на які підходить модель, а - невидимі дані. Я не розумію, чому залежність від зникає в …

12 bayesian  predictive-models  inference  posterior 

Чи завжди використання "варіативної" стосується оптимізації за допомогою варіативного висновку? Приклади: "Варіаційний автоматичний кодер" "Варіаційні баєсові методи" "Варіаційна група ренормалізації"

12 machine-learning  optimization  inference 

Тобто, для проведення послідовного аналізу (ви достроково не знаєте, скільки саме даних будете збирати) за допомогою частолістських методів, потрібно особливий догляд; ви не можете просто збирати дані, поки значення p не стане достатньо малим або довірчий інтервал не стане достатньо коротким. Але коли ви робите байєсівський аналіз, це хвилює? Чи …

12 bayesian  inference  philosophical  sequential-analysis 

Як я можу побудувати асимптотичний інтервал довіри для реального параметра, починаючи з MLE для цього параметра?

12 confidence-interval  mathematical-statistics  maximum-likelihood  inference 

При розрахунку стандартної помилки коефіцієнта регресії, ми не враховуємо хаотичності в конструкції матриці . Наприклад, в OLS, ми обчислюємо якXXXvar(β^)var(β^)\text{var}(\hat{\beta})var((XTX)−1XTY)=σ2(XTX)−1var((XTX)−1XTY)=σ2(XTX)−1\text{var}((X^TX)^{-1}X^TY) = \sigma^2(X^TX)^{-1} Якщо розглядалися випадковим чином , закон загальної дисперсії буде, в деякому сенсі, вимагає додаткового вкладу дисперсії , а також. тобтоXXXXXX var ( β^) = var ( E( β^| …

11 regression  probability  variance  inference 

У мене є функція ймовірності для ймовірності моїх даних урахуванням деяких параметрів моделі , які я хотів би оцінити. Якщо припустити плоскі пріори за параметрами, вірогідність пропорційна задній ймовірності. Я використовую метод MCMC для вибірки цієї ймовірності.L (d| θ)L(г|θ)\mathcal{L}(d | \theta)ггdθ ∈ RNθ∈RN\theta \in \mathbf{R}^N Дивлячись на результуючий конвергентний ланцюг, …

11 bayesian  maximum-likelihood  optimization  inference  mcmc 

Це питання натхнене відповіді Мартійна тут . Припустимо, ми підходимо до ГЛМ для одного сімейства параметрів, як біноміальна чи пуассонова модель, і що це повна ймовірність процедури (на відміну від сказати, квазіпоассон). Тоді дисперсія є функцією середнього. З двочленом: і з Пуассоном .var[X]=E[X]E[1−X]var[X]=E[X]E[1−X]\text{var}[X] = E[X]E[1-X]var[X]=E[X]var[X]=E[X]\text{var}[X] = E[X] На відміну від …

11 regression  generalized-linear-model  inference  approximation  t-distribution 

Читаючи відповіді на цю тему , я почав цікавитися, як тестування гіпотези стосується наукового методу . Хоча я добре розумію обоє, мені важко провести точний зв'язок між ними. На високому рівні науковий метод зводиться до: Створюйте домисли та гіпотези (теорія) Зробіть прогнози з цієї теорії Проведіть експерименти та спостереження Перевірте …

11 hypothesis-testing  inference 

Я шукаю папір, який, сподіваюся, існує, але не знаю, чи є. Це може бути набір тематичних досліджень та / або аргумент теорії ймовірностей про те, чому використання даних поперечного перерізу для висновку / прогнозування поздовжніх змін може бути поганою річчю (тобто це не обов’язково, але може бути). Я бачив помилку, …

11 references  panel-data  inference  causality  cross-section