Вопросы с тегом «inference»

Представьте, что исследователь исследует набор данных и запускает 1000 различных регрессий, и он обнаруживает одну интересную связь между ними. Теперь представьте, что другой исследователь с такими же данными запускает всего 1 регрессию, и оказывается, что это тот же самый, что другой исследователь взял 1000 регрессий, чтобы найти. Исследователь 2 не …

12 bayesian  multiple-regression  multiple-comparisons  inference  theory 

У меня вопрос / путаница в отношении стационарных рядов, необходимых для моделирования с помощью ARIMA (X). Я думаю об этом больше с точки зрения логического вывода (эффекта вмешательства), но хотел бы знать, если прогнозирование против логического вывода имеет какое-либо значение в ответе. Вопрос: Все вводные материалы, которые я прочитал, утверждают, …

12 time-series  econometrics  arima  inference 

Я сопоставил данные и использую модель смешанных эффектов логистической регрессии для оценки индивидуального уровня (условного) эффекта для предиктора интереса. Я знаю, что для стандартных маржинальных моделей логический вывод параметров модели с использованием теста Вальда согласуется с критериями отношения правдоподобия и оценки. Они обычно примерно одинаковы. Поскольку Вальд легко вычисляется и …

12 logistic  mixed-model  inference 

В настоящее время я прохожу курс PGM Дафни Коллер на Coursera. При этом мы обычно моделируем байесовскую сеть как причинно-следственный ориентированный график переменных, которые являются частью наблюдаемых данных. Но в учебниках и примерах PyMC я обычно вижу, что он не совсем смоделирован так же, как PGM, или, по крайней мере, …

12 bayesian  inference  bayesian-network  pymc 

У тенниса есть своеобразная трехуровневая система подсчета очков, и мне интересно, имеет ли это какую-либо статистическую выгоду с точки зрения матча как эксперимента по определению лучшего игрока. Для тех, кто незнаком, в нормальных правилах игра выигрывается с первым до 4 очков, при условии, что у вас преимущество в 2 очка …

12 probability  inference  games 

Есть ли хорошее опубликованное объяснительное изложение, с математическими подробностями, различных подходов, которые были приняты к проблеме Беренса-Фишера?

12 inference  references 

В сопряженном байесовском анализе гауссовского распределения Кевина Мерфи он пишет, что апостериорное предиктивное распределение p(x∣D)=∫p(x∣θ)p(θ∣D)dθp(x∣D)=∫p(x∣θ)p(θ∣D)dθ p(x \mid D) = \int p(x \mid \theta) p(\theta \mid D) d \theta где DDD - данные, к которым подходит модель, а xxx - невидимые данные. Я не понимаю, почему зависимость от DDD исчезает в …

12 bayesian  predictive-models  inference  posterior 

Всегда ли использование «вариационного» относится к оптимизации через вариационный вывод? Примеры: «Вариационный автокодер» «Вариационные байесовские методы» "Вариационная перенормировочная группа"

12 machine-learning  optimization  inference 

То есть, для проведения последовательного анализа (вы не знаете заранее, сколько именно данных вы будете собирать) с помощью часто используемых методов требуется особая осторожность; Вы не можете просто собирать данные, пока значение p не станет достаточно маленьким или доверительный интервал не станет достаточно коротким. Но при проведении байесовского анализа это …

12 bayesian  inference  philosophical  sequential-analysis 

Как я могу построить асимптотический доверительный интервал для реального параметра, начиная с MLE для этого параметра?

12 confidence-interval  mathematical-statistics  maximum-likelihood  inference 

При расчете стандартной ошибки коэффициента регрессии, мы не учитываем хаотичности в конструкции матрице . Например, в OLS мы вычисляем какИксИксXвар ( β^)вар(β^)\text{var}(\hat{\beta})вар ( ( XTИкс)- 1ИксTY) = σ2( ХTИкс)- 1вар((ИксTИкс)-1ИксTY)знак равноσ2(ИксTИкс)-1\text{var}((X^TX)^{-1}X^TY) = \sigma^2(X^TX)^{-1} Если рассматривались случайным образом , закон общей дисперсии будет, в некотором смысле, требует дополнительного вклада дисперсии , …

11 regression  probability  variance  inference 

У меня есть функция правдоподобия Л (д| θ)L(d|θ)\mathcal{L}(d | \theta) для вероятности моих данных учетом некоторых параметров модели , которые я хотел бы оценить. Принимая плоские априорные значения параметров, вероятность пропорциональна апостериорной вероятности. Я использую метод MCMC для выборки этой вероятности.dddθ ∈ RNθ∈рN\theta \in \mathbf{R}^N Глядя на полученную сходящуюся цепочку, …

11 bayesian  maximum-likelihood  optimization  inference  mcmc 

Этот вопрос вдохновлен ответом Мартина здесь . Предположим, что мы подходим к GLM для однопараметрического семейства, такого как биномиальная модель или модель Пуассона, и что это процедура полного правдоподобия (в отличие от квазипуассона). Тогда дисперсия является функцией среднего значения. С биномом: и с Пуассоном .var[X]=E[X]E[1−X]var[X]=E[X]E[1−X]\text{var}[X] = E[X]E[1-X]var[X]=E[X]var[X]=E[X]\text{var}[X] = E[X] В …

11 regression  generalized-linear-model  inference  approximation  t-distribution 

Читая ответы на эту тему , я начал задумываться о том, как проверка гипотез относится к научному методу . Хотя у меня есть хорошее понимание того и другого, мне трудно понять точную связь между ними. На высоком уровне научный метод сводится к: Сделать гипотезы и гипотезы (теория) Делайте прогнозы из …

11 hypothesis-testing  inference 

Я ищу бумагу, которая, я надеюсь, существует, но не знаю, есть ли она. Это может быть набор тематических исследований и / или аргумент из теории вероятностей о том, почему использование данных поперечного сечения для выведения / прогнозирования продольных изменений может быть плохой вещью (т.е. это не обязательно так, но может …

11 references  panel-data  inference  causality  cross-section