Запитання з тегом «inference»

Я впроваджував VAE і помітив в Інтернеті дві різні реалізації спрощеної універсальної гауссової дивергенції KL. Оригінальна розбіжність, як тут, є КLl o s s= журнал(σ2σ1) +σ21+ (мк1-мк2)22σ22-12КLлосс=журнал⁡(σ2σ1)+σ12+(мк1-мк2)22σ22-12 KL_{loss}=\log(\frac{\sigma_2}{\sigma_1})+\frac{\sigma_1^2+(\mu_1-\mu_2)^2}{2\sigma^2_2}-\frac{1}{2} Якщо припустити, що наша попередня - це одиниця гаусса, тобто мк2= 0мк2=0\mu_2=0 і σ2= 1σ2=1\sigma_2=1, це спрощує вниз до КLl o s …

10 inference  kullback-leibler  autoencoders  variational-bayes 

Де я можу знайти доказ теореми Пітмана – Коопмана – Дармуа? Я гуглю досить довгий час. Як не дивно, багато приміток згадують цю теорему, але жодна з них не підтверджує.

10 mathematical-statistics  references  inference  sufficient-statistics 

Розглянемо випадковий зразок де - iid випадкові величини, де . Перевірте, чи є достатньою статистикою для .{X1,X2,X3}{X1,X2,X3}\{X_1,X_2,X_3\}XiXiX_iBernoulli(p)Bernoulli(p)Bernoulli(p)p∈(0,1)p∈(0,1)p\in(0,1)T(X)=X1+2X2+X3T(X)=X1+2X2+X3T(X)=X_1+2X_2+X_3ppp По-перше, як ми можемо знайти розподіл для ? Або його слід розбити на і тоді це буде слідувати за ? Я думаю, що не тому, що зауважте, що всі змінні тут не є …

10 inference  point-estimation  sufficient-statistics 

Я провожу клінічне дослідження, де визначаю антропометричний показник пацієнтів. Я знаю, як впоратися з ситуацією, коли в мене є один показник на пацієнта: я роблю модель, де маю випадкову вибіркуX1,…,XnX1,…,XnX_1,\dots,X_n від деякої щільності fθfθf_\theta, і я роблю звичайні речі: пишу ймовірність вибірки, оцінювати параметри, визначати набори достовірності та перевіряти гіпотезу, …

10 inference 

Для лінійної регресії з декількома групами (природні групи, визначені апріорі), чи допустимо запускати дві різні моделі на одному і тому ж наборі даних, щоб відповісти на наступні два запитання? Чи має кожна група ненульовий нахил і ненульовий перехоплення та які параметри для кожної в межах групової регресії? Чи існує незалежно …

10 r  regression  multiple-comparisons  inference  ancova 

Я намагаюся отримати більш чітку інтуїцію позаду: "Якщо робить більш імовірним, тоді робить більш імовірним", тобтоAAABBBBBBAAA Нехай позначає розмір простору , в якому і є, тоn(S)n(S)n(S)AAABBB Претензія: такP(B|A)>P(B)P(B|A)>P(B)P(B|A)>P(B)n(AB)/n(A)>n(B)/n(S)n(AB)/n(A)>n(B)/n(S)n(AB)/n(A) > n(B)/n(S) томуn(AB)/n(B)>n(A)/n(S)n(AB)/n(B)>n(A)/n(S)n(AB)/n(B) > n(A)/n(S) що єP(A|B)>P( А )P(A|B)>P(A)P(A|B)>P(A) Я розумію математику, але чому це має інтуїтивний сенс?

9 probability  inference  conditional-probability  intuition  association-measure 

Наступне питання мені поставив друг. Я не міг їй допомогти, але сподіваюся, хтось може мені це пояснити. Я не міг знайти жодного подібного прикладу. Дякую за будь-яку допомогу та пояснення. Питання: Результати 100 експериментів з киданням монет записуються як 0 = "Хвіст" і 1 = "Голова". Вихід x - це …

9 probability  inference  bernoulli-distribution 

Мене вчили, що ми можемо дати оцінку параметрів у вигляді довірчого інтервалу після вибірки з популяції. Наприклад, 95% довірчі інтервали, без порушених припущень, повинні мати 95% успішність вмісту того, що б істинний параметр, який ми оцінюємо, у сукупності. Тобто, Складіть бальну оцінку з вибірки. Визначте діапазон значень, який теоретично має …

9 hypothesis-testing  confidence-interval  estimation  inference 

Припустимо, у вас був чужий рік з невідомою довжиною N. Якщо у вас є випадкова вибірка згаданих прибульців, і деякі з них діляться днями народження, чи можете ви використовувати ці дані для оцінки тривалості року? Наприклад, у вибірці 100, у вас може бути дві трійки (тобто два дні народження, які …

9 estimation  inference  birthday-paradox 

У мене є загальне методологічне запитання. На це можна було відповісти і раніше, але я не в змозі знайти відповідну тему. Я буду вдячний вказівниками на можливі дублікати. ( Ось чудовий, але без відповіді. Це також схоже за духом, навіть з відповіддю, але остання занадто специфічна з моєї точки зору. …

9 modeling  inference  misspecification 

Байєсівські статистики стверджують, що "Байєсова статистика може оцінити параметри, які дуже складно оцінити за допомогою частотистських методів". Чи йдеться про те, що цитата, взята з цієї документації SAS, це те саме? Він надає умовиводи, які є умовними для даних і точні, без опори на асимптотичне наближення. Невеликий висновок вибірки проходить …

9 bayesian  inference  sas  frequentist 

Я читаю документ про виявлення змін Байєса в Інтернеті від Адама та Маккея ( посилання ). Автори починають із написання граничного прогнозного розподілу: деП(хt + 1|х1 : т) =∑rтП(хт+ 1|rт,х( r)т)П(rт|х1 : т)( 1 )P(xt+1|x1:t)=∑rtP(xt+1|rt,xt(r))P(rt|x1:t)(1) P(x_{t+1} | \textbf{x}_{1:t}) = \sum_{r_t} P(x_{t+1} | r_t, \textbf{x}_t^{(r)}) P(r_t | \textbf{x}_{1:t}) \qquad \qquad (1) …

9 time-series  bayesian  inference  change-point 

Іноді ми припускаємо, що регресори є фіксованими, тобто вони нестахастичні. Я думаю, що це означає, що всі наші прогноктори, оцінки параметрів і т. Д. Тоді безумовні, правда? Чи можу я навіть зайти так далеко, що вони більше не є випадковими змінними? Якщо, з іншого боку, ми погоджуємось, що більшість регресорів …

9 regression  inference  philosophical  conditioning  ancillary-statistics 

З "По всій вірогідності: статистичне моделювання та умовивід з використанням ймовірності" Ю. Павітана, ймовірність повторної параметризації визначається як так що якщо g один-до-одного, то L ^ * (\ psi) = L (g ^ {- 1} (\ psi)) (стор. 45). Я намагаюся показати вправу 2.20, в якій сказано, що якщо \ …

9 mathematical-statistics  inference  likelihood  fisher-information 

Я намагаюся взяти вибірку з задньої частини, яка має багато режимів, особливо далеких один від одного, використовуючи MCMC. Виявляється, що в більшості випадків лише один із цих режимів містить 95% к.с., які я шукаю. Я намагався реалізувати рішення на основі загартованого моделювання, але це не дає задовільних результатів, оскільки на …

9 sampling  mcmc  inference  convergence