Запитання з тегом «parametric»

З теорії статистики Марка Дж. Шервіша (стор. 12): Хоча теорема репрезентації DeFinetti 1.49 є ключовою для мотивації параметричних моделей, вона фактично не використовується в їх реалізації. Яким чином теорема має головне значення для параметричних моделей?

55 probability  modeling  mathematical-statistics  parametric 

Мені цікаво, чи має значення інтерпретація, чи трансформуються лише залежні, і залежні, і незалежні, або лише незалежні змінні. Розглянемо випадок log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Я можу трактувати ІV як збільшення відсотка, але як це змінюється, коли я маю log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error або коли …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

Це питання гнається в моїй свідомості вже більше місяця. Випуск Amstat News за лютий 2015 року містить статтю професора Берклі Марка ван дер Лаана, яка лаять людей за використання неточних моделей. Він заявляє, що, використовуючи моделі, статистика - це мистецтво, а не наука. За його словами, завжди можна використовувати "точну …

45 machine-learning  maximum-likelihood  modeling  nonparametric  parametric 

Ймовірність може бути визначена кількома способами, наприклад: функція від яка відображає на тобто .L ( θ , x ) L ( θ ∣ x ) L : Θ × X → RLLΘ × XΘ×X\Theta\times{\cal X}(θ,x)(\theta,x)L(θ∣x)L(\theta \mid x)L:Θ×X→RL:\Theta\times{\cal X} \rightarrow \mathbb{R} випадкова функціяL ( ⋅ ∣ X )L(⋅∣X)L(\cdot \mid X) ми …

30 mathematical-statistics  likelihood  likelihood-ratio  parametric 

Роблячи дослідження часових рядів в R, я виявив, що arima передбачає лише значення коефіцієнтів та їх стандартні похибки встановленої моделі. Однак я також хочу отримати p-значення коефіцієнтів. Я не знайшов жодної функції, яка б забезпечувала значення кофе. Тому я хочу сам обчислити його, але я не знаю ступеня свободи в …

23 r  time-series  chi-squared  arima  parametric 

Чи є статистичний тест, параметричний і непараметричний? Це питання було задано групою співбесіди. Чи правильно це питання?

20 nonparametric  terminology  parametric 

Мабуть, коефіцієнт кореляції Пірсона є параметричним, а rho Спірмена - непараметричним. У мене виникають проблеми з розумінням цього. Як я розумію, Пірсон обчислюється як і Spearman обчислюється так само, за винятком того, як ми замінюємо всі значення їхніми рядами.rxy=cov(X,Y)σxσyrxy=cov(X,Y)σxσу r_{xy} = \frac{cov(X,Y)}{\sigma_x\sigma_y} У Вікіпедії йдеться Різниця між параметричною моделлю і …

19 nonparametric  pearson-r  parametric  spearman-rho 

Чи має сім'я з розподілу інше визначення статистики, ніж в інших дисциплінах? Взагалі сімейство кривих - це сукупність кривих, кожна з яких задається функцією або параметризацією, в якій змінюється один або кілька параметрів. Такі сім'ї використовуються, наприклад, для характеристики електронних компонентів . Для статистики сім'я за одним джерелом є результатом …

14 distributions  terminology  parametric  exponential-family 

На даний момент я намагаюсь обміняти деякі речі щодо параметричного завантажувального пристрою. Більшість речей, ймовірно, банальні, але я все ще думаю, що я, можливо, щось пропустив. Припустимо, я хочу отримати довірчі інтервали для даних за допомогою параметричної процедури завантаження. Отже, у мене є цей зразок, і я вважаю його нормально …

14 nonparametric  bootstrap  simulation  monte-carlo  parametric 

Тести, такі як Z, t та кілька інших, припускають, що дані базуються на випадковій вибірці. Чому? Припустимо, я роблю експериментальні дослідження, де я дбаю набагато більше про внутрішню обгрунтованість, ніж про зовнішню. Отже, якщо мій зразок може бути трохи упередженим, добре, як я прийняв не виводити гіпотезу для цілих груп …

12 hypothesis-testing  sampling  parametric  randomness 

Якщо вважається, що непараметричні тести мають меншу потужність, ніж їх параметричні альтернативи, чи означає це, що якщо будь-який параметричний тест не відхиляє нульове значення, то його непараметрична альтернатива також не відхиляє нуль? Як це може змінитися, якщо припущення параметричного тесту не виконуються і тест все одно використовується?

12 hypothesis-testing  nonparametric  parametric 

Я не думаю, що можна відповісти на всі моделі глибокого навчання. Які моделі глибокого навчання параметричні, а які непараметричні і чому?

12 neural-networks  deep-learning  nonparametric  parametric 

Мені було цікаво, чи може хтось допомогти мені з інформацією про куртоз (тобто чи є можливість трансформувати ваші дані, щоб зменшити їх?) У мене є набір анкет з великою кількістю випадків та змінних. Для кількох моїх змінних дані показують досить високі значення куртозу (тобто лептокуртичного розподілу), що випливає з того, …

10 distributions  assumptions  kurtosis  discriminant-analysis  parametric