Вопросы с тегом «confidence-interval»

Это проблема из «7-й Колмогоровской студенческой олимпиады по теории вероятностей»: Учитывая одно наблюдение из распределения с неизвестными обоими параметрами, задайте доверительный интервал для с уровнем достоверности не менее 99%.Нормальный ( μ , σ 2 ) σ 2XXXNormal(μ,σ2)Normal⁡(μ,σ2)\operatorname{Normal}(\mu,\sigma^2)σ2σ2\sigma^2 Мне кажется, что это должно быть невозможно. У меня есть решение, но я …

25 probability  normal-distribution  confidence-interval  variance 

В моих элементарных статистических данных , конечно, я узнал , как построить 95% доверительный интервал , например , как математическое ожидание, , на основе асимптотической нормальности для «больших» размеров выборок. Помимо методов передискретизации (таких как начальная загрузка), существует еще один подход, основанный на «вероятности профиля» . Может ли кто-нибудь объяснить …

25 confidence-interval  profile-likelihood 

В статистическом выводе упоминается проблема 9.6b, «Область самой высокой плотности (HDR)». Однако я не нашел определения этого термина в книге. Один подобный термин - Высшая Задняя Плотность (HPD). Но это не вписывается в этот контекст, так как 9.6b ничего не упоминает о предыдущем. И в предлагаемом решении это только говорит …

23 confidence-interval  estimation  definition  credible-interval  highest-density-region 

Предположим, я консультант и хочу объяснить своему клиенту полезность доверительного интервала. Клиент говорит мне, что мои интервалы слишком широки, чтобы быть полезными, и он предпочел бы использовать их вдвое меньше. Как мне ответить?

22 confidence-interval  interpretation 

Чтобы проиллюстрировать мой вопрос, предположим, что у меня есть тренировочный набор, где на входе есть уровень шума, а на выходе нет, например; # Training data [1.02, 1.95, 2.01, 3.06] : [1.0] [2.03, 4.11, 5.92, 8.00] : [2.0] [10.01, 11.02, 11.96, 12.04] : [1.0] [2.99, 6.06, 9.01, 12.10] : [3.0] здесь …

22 regression  machine-learning  neural-networks  confidence-interval  prediction-interval 

Предположим, я пытаюсь оценить большое количество параметров по многомерным данным, используя некие регуляризованные оценки. Регуляризатор вносит некоторую погрешность в оценки, но это все же может быть хорошим компромиссом, потому что уменьшение дисперсии должно более чем компенсировать это. Проблема возникает, когда я хочу оценить доверительные интервалы (например, используя приближение Лапласа или …

21 confidence-interval  bias  regularization  ridge-regression  coverage-probability 

SPSS обеспечивает вывод «доверительный интервал разности средних». Я читал в некоторых местах, что это означает, что «95 раз из 100, наша выборочная средняя разница будет между этими границами», я нахожу это неясным. Кто-нибудь может предложить более четкую формулировку для объяснения «доверительного интервала разницы в средствах»? Этот вывод появляется в контексте …

21 confidence-interval 

У меня 383 выборки с большим смещением для некоторых распространенных значений. Как рассчитать 95% ДИ для среднего значения? CI, который я рассчитал, кажется далёким, и я предполагаю, что мои данные не выглядят как кривая, когда я делаю гистограмму. Так что я думаю, что должен использовать что-то вроде начальной загрузки, что …

21 confidence-interval  mean 

После выполнения анализа главных компонентов (PCA) я хочу спроецировать новый вектор на пространство PCA (т.е. найти его координаты в системе координат PCA). Я рассчитал PCA на языке R, используя prcomp. Теперь я должен быть в состоянии умножить свой вектор на матрицу вращения PCA. Должны ли главные компоненты в этой матрице …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

Я взял выборку из точек данных от населения. Каждый из этих пунктов имеет истинное значение (известное из основной истины) и оценочное значение. Затем я вычисляю погрешность для каждой точки выборки, а затем вычисляю среднеквадратичное значение выборки.NNn Как тогда я могу вывести некоторый доверительный интервал вокруг этого RMSE, основываясь на размере …

20 confidence-interval 

Я хотел бы понять, как генерировать интервалы прогнозирования для оценок логистической регрессии. Мне посоветовали следовать процедурам в Моделирующих двоичных данных Коллетта , 2-е издание, с.98-99. После реализации этой процедуры и сравнения ее с R predict.glm, я на самом деле думаю, что в этой книге показана процедура вычисления доверительных интервалов , …

20 r  regression  confidence-interval  logistic  prediction-interval 

У меня есть две пропорции (например, рейтинг кликов (CTR) по ссылке в макете элемента управления и CTR по ссылке в экспериментальном макете), и я хочу рассчитать 95% доверительный интервал для отношения этих пропорций. Как мне это сделать? Я знаю, что могу использовать дельта-метод для расчета дисперсии этого отношения, но я …

20 confidence-interval 

Логика множественного вменения (МИ) состоит в том, чтобы вменять пропущенные значения не один раз, а несколько (обычно М = 5) раз, что приводит к М завершенным наборам данных. Затем M завершенных наборов данных анализируются с использованием методов полных данных, на которых M оценок и их стандартные ошибки объединяются с использованием …

20 modeling  confidence-interval  mixed-model  data-imputation 

Точность определяется как: p = true positives / (true positives + false positives) Является ли это исправить , что, как true positivesи false positivesподход 0, точность приближается к 1? Тот же вопрос для отзыва: r = true positives / (true positives + false negatives) В настоящее время я выполняю статистический …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

Хорошо, у меня есть логистическая регрессия, и я использовал predict()функцию для построения кривой вероятности на основе моих оценок. ## LOGIT MODEL: library(car) mod1 = glm(factor(won) ~ as.numeric(bid), data=mydat, family=binomial(link="logit")) ## PROBABILITY CURVE: all.x <- expand.grid(won=unique(won), bid=unique(bid)) y.hat.new <- predict(mod1, newdata=all.x, type="response") plot(bid<-000:1000,predict(mod1,newdata=data.frame(bid<-c(000:1000)),type="response"), lwd=5, col="blue", type="l") Это здорово, но мне любопытно …

20 r  logistic  confidence-interval