Вопросы с тегом «inference»

Я только что просмотрел эту замечательную книгу: « Прикладной многомерный статистический анализ» Джонсона и Вихерна . Ирония в том, что я до сих пор не могу понять мотивацию использования многомерных (регрессионных) моделей вместо отдельных одномерных (регрессионных) моделей. Я просмотрел статьи 1 и 2 stats.statexchange , в которых объясняется (а) различие …

28 regression  multiple-regression  inference  multivariate-regression 

В байесовской статистике часто упоминается, что апостериорное распределение трудноразрешимо, и поэтому необходимо применять приблизительный вывод. Какие факторы вызывают эту неразрешимость?

28 bayesian  approximation  inference 

Предположим, у нас есть сценарий множественного сравнения, такой как постфакторный вывод по парной статистике, или, например, множественная регрессия, где мы делаем в общей сложности сравнений. Предположим также, что мы хотели бы поддержать вывод в этих кратных числах, используя доверительные интервалы.ммm 1. Применяем ли мы несколько сравнительных корректировок к КИ? То …

27 confidence-interval  multiple-comparisons  inference 

После долгих размышлений о Cross Validated я все еще не чувствую, что я ближе к пониманию дивергенции KL вне области теории информации. Это довольно странно, когда кто-то с математическим образованием находит, что гораздо легче понять объяснение теории информации. Чтобы изложить мое понимание на фоне теории информации: если у нас есть …

23 inference  entropy  information-theory  kullback-leibler  compression 

Когда я Google для "fisher" "fiducial" ... Я уверен, что получаю много хитов, но все те, за которыми я следовал, совершенно за пределами моего понимания. Все эти хиты, похоже, имеют одну общую черту: все они написаны для статистиков, которые тщательно изучили теорию, практику, историю и знания статистики. (Следовательно, ни один …

23 bayesian  inference  terminology  fiducial  ronald-fisher 

(Заранее извиняюсь за использование языка мирян, а не статистического языка.) Если я хочу измерить шансы накатывания каждой стороны конкретного физического шестигранного кристалла с точностью примерно +/- 2% с достаточной уверенностью в достоверности, сколько потребуется образцовых роликов? т.е. сколько раз мне нужно было бы бросить кубик, считая каждый результат, чтобы быть …

22 probability  inference  pdf  dice 

В байесовском умозаключении прогнозное распределение будущих данных получено путем интегрирования неизвестных параметров; интеграция по апостериорному распределению этих параметров дает апостериорное предиктивное распределение - распределение для будущих данных, зависящее от уже наблюдавшихся. Какие не байесовские методы для прогнозного вывода существуют, которые учитывают неопределенность в оценках параметров (то есть, которые не просто …

22 prediction  inference  prediction-interval 

Я прочитал лемму Неймана – Пирсона из книги « Введение в теорию статистики », написанной Мудом, Грейбиллом и Боесом. Но я не понял лемму. Может ли кто-нибудь объяснить мне лемму в простых словах? Что это заявляет? Лемма Неймана-Пирсона. Пусть X1,…,XnX1,…,XnX_1,\ldots,X_n - случайная выборка из f(x;θ)f(x;θ)f(x;\theta) , где θθ\theta - одно …

21 hypothesis-testing  self-study  references  inference  likelihood-ratio 

Насколько я понимаю, описательная статистика количественно описывает особенности выборки данных, в то время как логическая статистика делает выводы о группах населения, из которых были взяты выборки. Тем не менее, страница Википедии для статистического вывода состояний: По большей части статистический вывод делает предположения о популяциях, используя данные, взятые из интересующей популяции …

21 terminology  descriptive-statistics  inference 

Я никоим образом не статистик (у меня был курс математической статистики, но не более того), и недавно, изучая теорию информации и статистическую механику, я встретил то, что называется «мера неопределенности» / «энтропия». Я прочитал вывод Хинчина как меру неопределенности, и это имело смысл для меня. Другой вещью, которая имела смысл, …

21 entropy  inference 

Как работает метод инверсии? Скажем , у меня случайную выборку X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1,X_2,...,X_n с плотностью f(x;θ)=1θx(1−θ)θf(x;θ)=1θx(1−θ)θf(x;\theta)={1\over \theta} x^{(1-\theta)\over \theta} более 0&lt;x&lt;10&lt;x&lt;10<x<1и, следовательно, cdfFX(x)=x1/θFX(x)=x1/θF_X(x)=x^{1/\theta}на(0,1)(0,1)(0,1). Тогда методом обращения я получаю распределениеXXXкакF−1X(u)=uθFX−1(u)=uθF_X^{-1}(u)=u^\theta. Так есть ли uθuθu^\theta распределение XXX ? Так работает метод инверсии? u&lt;-runif(n) x&lt;-u^(theta)

21 r  distributions  inference  random-generation  inverse-cdf 

Для этой одномерной модели линейной регрессии заданного набора данных оценки коэффициентов: Вот мой вопрос, согласно книга и Википедия , стандартная ошибка : Как и почему?yi=β0+β1xi+ϵiyi=β0+β1xi+ϵiy_i = \beta_0 + \beta_1x_i+\epsilon_iβ 1 = Σ я х я у я - п ˉ х ˉ уD={(x1,y1),...,(xn,yn)}D={(x1,y1),...,(xn,yn)}D=\{(x_1,y_1),...,(x_n,y_n)\} β 0= ˉ у - β 1 …

20 standard-error  inference 

Я действительно заинтересован в процедуре эластичной сетки для усадки / выбора предиктора. Это кажется очень мощным. Но с научной точки зрения я не знаю, что делать, когда получу коэффициенты. На какой вопрос я отвечаю? Это те переменные, которые больше всего влияют на этот результат, и это те коэффициенты, которые дают …

19 hypothesis-testing  prediction  inference  lasso  elastic-net 

В комментарии, недавно размещенном здесь, один комментатор указал на блог Ларри Вассермана, который указывает (без каких-либо источников), что частые выводы противоречат принципу вероятности. Принцип правдоподобия просто говорит о том, что эксперименты, дающие сходные функции правдоподобия, должны давать аналогичные выводы. Две части к этому вопросу: Какие части, вкус или школа частых …

19 inference  likelihood  frequentist  likelihood-principle 

Насколько я понимаю, при использовании байесовского подхода для оценки значений параметров: Апостериорное распределение представляет собой комбинацию предшествующего распределения и распределения правдоподобия. Мы моделируем это, генерируя выборку из апостериорного распределения (например, используя алгоритм Метрополиса-Хастинга для генерации значений и принимаем их, если они превышают определенный порог вероятности принадлежности к апостериорному распределению). После …

19 bayesian  inference  simulation  mcmc  posterior