Вопросы с тегом «misspecification»

11
Почему я должен быть байесовским, когда моя модель не так?
Редактирование: я добавил простой пример: вывод среднего значения . Я также немного разъяснил, почему достоверные интервалы, не соответствующие доверительным интервалам, являются плохими.XiXiX_i Я, довольно набожный байесовский, нахожусь в разгар своего рода кризиса веры. Моя проблема заключается в следующем. Предположим, что я хочу проанализировать некоторые данные IID . Что бы я …

5
Включение лаговой зависимой переменной в регрессию
Меня очень смущает вопрос, законно ли включать в регрессионную модель отстающую зависимую переменную. По сути, я думаю, что если эта модель фокусируется на взаимосвязи между изменением Y и другими независимыми переменными, то добавление зависимой переменной с запаздыванием в правой части может гарантировать, что коэффициент перед другими IV не зависит от …

2
Правда ли, что байесовские методы не подходят больше?
Правда ли, что байесовские методы не подходят больше? (Я видел некоторые документы и учебные пособия, делающие это утверждение) Например, если мы применяем гауссовский процесс к MNIST (классификация рукописных цифр), но показываем только одну выборку, будет ли он возвращаться к предыдущему распределению для любых входных данных, отличных от этой одной выборки, …

2
Почему доказательство Уилкса 1938 года не работает для неправильно определенных моделей?
В известной работе 1938 года (« Распределение отношения правдоподобия для большой выборки при проверке составных гипотез », Анналы математической статистики, 9: 60–62) Самуэль Уилкс вывел асимптотическое распределение в (логарифмическое отношение правдоподобия) для вложенных гипотез в предположении, что большая гипотеза указана правильно. Предельное распределение (хи-квадрат) со степенями свободы , где - …

4
Как спроецировать новый вектор на пространство PCA?
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 

2
Статистический вывод при неправильной спецификации
Классическая трактовка статистического вывода основывается на предположении, что существует правильно заданная статистическая информация. То есть распределение , сгенерировавшее наблюдаемые данные является частью статистической модели : Однако в большинстве случаев мы не можем предположить, что это действительно так. Интересно, что происходит с процедурами статистического вывода, если мы отбросим правильно заданное предположение.P∗(Y)P∗(Y)\mathbb{P}^*(Y)yyyMM\mathcal{M}P∗(Y)∈M={Pθ(Y):θ∈Θ}P∗(Y)∈M={Pθ(Y):θ∈Θ}\mathbb{P}^*(Y) …

2
Когда использовать (не) параметрический критерий предположения о гомоскедастичности?
Если проверяется предположение о гомоскедастичности, то доступны параметрический (критерий Бартлетта однородности отклонений bartlett.test) и непараметрический (критерий Фигнера-Киллина однородности отклонений fligner.test). Как сказать, какой использовать? Должно ли это зависеть, например, от нормальности данных?

2
Статистический вывод при неправильной спецификации модели
У меня есть общий методологический вопрос. Возможно, ответили раньше, но я не могу найти соответствующую ветку. Я буду признателен за указатели на возможные дубликаты. ( Вот превосходный, но без ответа. Это также похоже по духу, даже с ответом, но последний слишком конкретен с моей точки зрения. Это также близко, обнаружено …
Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.