Запитання з тегом «inference»

Зроблення висновків щодо параметрів населення із вибіркових даних. Дивіться https://en.wikipedia.org/wiki/Inference та https://en.wikipedia.org/wiki/Statistic_inference

7
Як би ви пояснили статистичну значимість людям, які не мають статистичного походження?
Передумови: мені довелося провести аналіз даних для клієнта (якогось юриста), який був абсолютно початківцем статистики. Він запитав мене, що означає термін "статистична значимість", і я дійсно намагався пояснити це ... але оскільки я не вмію пояснювати речі, я не зміг;

1
Біноміал Нег і пріоритет Джеффріса
Я намагаюся отримати попереднє значення Джефріса для негативного розподілу біномів. Я не бачу, де я помиляюся, тому, якщо хтось міг би допомогти вказати на це, це буде вдячно. Гаразд, ситуація така: я повинен порівнювати попередні розподіли, отримані за допомогою біноміального та негативного двочленів, де (в обох випадках) є випробувань і …

1
Оцінка ймовірності успіху з урахуванням референтної сукупності
Припустимо, у вас така ситуація: Ви спостерігали за часом 1000 гравців у боулінг, які кожен грав порівняно невелику кількість ігор (скажімо, від 1 до 20). Ви відзначили відсоток страйку для кожного з цих гравців за кількість ігор, які кожен з них грав. Приходить новий гравець в боулінг, який грає 10 …

1
R / mgcv: Чому тензорні вироби te () і ti () створюють різні поверхні?
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 

1
Яка різниця між VAE і стохастичним зворотним розповсюдженням для глибоких генеративних моделей?
Яка різниця між автоматичним кодуванням варіабельних баєсів і стохастичним зворотним розповсюдженням для глибоких генеративних моделей ? Чи веде висновок в обох методах до однакових результатів? Мені невідомі явні явні порівняння між двома методами, незважаючи на те, що обидві групи авторів цитують один одного.

1
Про існування UMVUE і вибору оцінки з в населення
Нехай являє собою випадкову вибірку взяті з населення , де .(X1,X2,⋯,Xn)(X1,X2,⋯,Xn)(X_1,X_2,\cdots,X_n)N(θ,θ2)N(θ,θ2)\mathcal N(\theta,\theta^2)θ∈Rθ∈R\theta\in\mathbb R Я шукаю UMVUE .θθ\theta Спільна щільність є(X1,X2,⋯,Xn)(X1,X2,⋯,Xn)(X_1,X_2,\cdots,X_n) fθ(x1,x2,⋯,xn)=∏i=1n1θ2π−−√exp[−12θ2(xi−θ)2]=1(θ2π−−√)nexp[−12θ2∑i=1n(xi−θ)2]=1(θ2π−−√)nexp[1θ∑i=1nxi−12θ2∑i=1nx2i−n2]=g(θ,T(x))h(x)∀(x1,⋯,xn)∈Rn,∀θ∈Rfθ(x1,x2,⋯,xn)=∏i=1n1θ2πexp⁡[−12θ2(xi−θ)2]=1(θ2π)nexp⁡[−12θ2∑i=1n(xi−θ)2]=1(θ2π)nexp⁡[1θ∑i=1nxi−12θ2∑i=1nxi2−n2]=g(θ,T(x))h(x)∀(x1,⋯,xn)∈Rn,∀θ∈R\begin{align} f_{\theta}(x_1,x_2,\cdots,x_n)&=\prod_{i=1}^n\frac{1}{\theta\sqrt{2\pi}}\exp\left[-\frac{1}{2\theta^2}(x_i-\theta)^2\right] \\&=\frac{1}{(\theta\sqrt{2\pi})^n}\exp\left[-\frac{1}{2\theta^2}\sum_{i=1}^n(x_i-\theta)^2\right] \\&=\frac{1}{(\theta\sqrt{2\pi})^n}\exp\left[\frac{1}{\theta}\sum_{i=1}^n x_i-\frac{1}{2\theta^2}\sum_{i=1}^nx_i^2-\frac{n}{2}\right] \\&=g(\theta,T(\mathbf x))h(\mathbf x)\qquad\forall\,(x_1,\cdots,x_n)\in\mathbb R^n\,,\forall\,\theta\in\mathbb R \end{align} , де і .h(x)=1г( θ , Т( х ) ) = 1( θ 2 π√)ндосвід[ 1θ∑нi = 1хi- 12 …

2
UMVUE з під час вибірки з сукупності
Нехай - випадкова вибірка з щільності(X1,X2,…,Xn)(X1,X2,…,Xn)(X_1,X_2,\ldots,X_n)fθ(x)=θxθ−110<x<1,θ>0fθ(x)=θxθ−110<x<1,θ>0f_{\theta}(x)=\theta x^{\theta-1}\mathbf1_{00 Я намагаюся знайти UMVUE .θ1+θθ1+θ\frac{\theta}{1+\theta} Щільність стику становить(X1,…,Xn)(X1,…,Xn)(X_1,\ldots,X_n) fθ(x1,⋯,xn)=θn(∏i=1nxi)θ−110<x1,…,xn<1=exp[(θ−1)∑i=1nlnxi+nlnθ+ln(10<x1,…,xn<1)],θ>0fθ(x1,⋯,xn)=θn(∏i=1nxi)θ−110<x1,…,xn<1=exp⁡[(θ−1)∑i=1nln⁡xi+nln⁡θ+ln⁡(10<x1,…,xn<1)],θ>0\begin{align} f_{\theta}(x_1,\cdots,x_n)&=\theta^n\left(\prod_{i=1}^n x_i\right)^{\theta-1}\mathbf1_{00 \end{align} Оскільки сукупність pdf належить до однопараметричного експоненціального сімейства, це показує, що повна достатня статистика для єfθfθf_{\theta}θθ\thetaT(X1,…,Xn)=∑i=1nlnXiT(X1,…,Xn)=∑i=1nln⁡XiT(X_1,\ldots,X_n)=\sum_{i=1}^n\ln X_i Так , на перший погляд, дасть мені UMVUE з сама Теорема Леманна-Шеффе. Не впевнений, …

2
Чому оцінювач вважається випадковою змінною?
Я розумію, що таке оцінювач і оцінка: Оцінювач: Правило для обчислення оцінки Оцінка: Значення, обчислене з набору даних на основі оцінки Між цими двома термінами, якщо мене попросять вказати на випадкову змінну, я б сказав, що оцінка є випадковою змінною, оскільки її значення буде змінюватися випадковим чином на основі вибірок …

2
Довідковий запит: Класична статистика для працюючих науковців
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 …

1
Чи існує якась реальна статистика, що стоїть за «теоремою піфагора про бейсбол»?
Я читаю книгу про саберметрію, зокрема про математику Уейна Вінстона, і в першій главі він вводить кількість, яку можна використати для прогнозування виграшів команд: і він, здається, натякає, що на півдорозі сезону його можна використовувати для прогнозування коефіцієнта виграшу краще, ніж коефіцієнт виграшу першої половини сезону. Він узагальнює формулу до …

1
Як інтерпретувати тест Кокрана-Мантеля-Хаенцеля?
Я перевіряю незалежність двох змінних, A і B, стратифікованих C. A і B є бінарними змінними, а C - категоричними (5 значень). Здійснюючи точний тест Фішера на А і В (всі страти разом), я отримую: ## (B) ## (A) FALSE TRUE ## FALSE 1841 85 ## TRUE 915 74 OR: …

3
Поняття "доведено статистично"
Коли новини розповідають про речі, які «підтверджені статистично», чи правильно вони використовують чітко визначену концепцію статистики, неправильно її використовують, або просто використовують оксиморон? Я думаю, що "статистичний доказ" насправді не є чимось виконаним для доказу гіпотези, ні математичним доказом, а більше "статистичним тестом".
10 inference  proof 

4
Наслідки поточної дискусії щодо статистичної значущості
В останні кілька років різні вчені поставили згубну проблему тестування наукової гіпотези, яка отримала назву "ступінь свободи дослідника", тобто вчені мають численні можливості зробити під час свого аналізу те, що ухил до пошуку з р-значенням <5%. Ці неоднозначні варіанти є, наприклад, який випадок включити, який випадок віднесений до категоричності, який …

1
Знайдіть UMVUE з
Дозволяє X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1, X_2, . . . , X_n не бути випадковими змінними, що мають pdf fX(x∣θ)=θ(1+x)−(1+θ)I(0,∞)(x)fX(x∣θ)=θ(1+x)−(1+θ)I(0,∞)(x)f_X(x\mid\theta) =\theta(1 +x)^{−(1+\theta)}I_{(0,\infty)}(x) де θ>0θ>0\theta >0. Дайте UMVUE від1θ1θ\frac{1}{\theta} і обчислити її дисперсію Я дізнався про два таких методи для отримання UMVUE: Нижня межа Крамер-Рао (CRLB) Леманн-Шеффем Я збираюся спробувати це, використовуючи колишнє з двох. …

3
регресія гауссових процесів для великих наборів даних
Я дізнався про регресію процесу Гаусса з онлайн-відео та конспектів лекцій. Я розумію, що якщо у нас є набір даних з точок, то ми припускаємо, що дані вибираються з -вимірного багатовимірного гаусса. Так що моє запитання в тому випадку , коли є 10 - х мільйонів робить гауссовский процес регресії …

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.