«frequentist» etiketlenmiş sorular

Birisi Bayesan ve sıklığa yaklaşma yaklaşımı arasındaki farklılıkları iyi anlayabilir mi? Anladığım kadarıyla: Araştırmacılar görüşü, verinin belirli bir frekans / olasılık ile (deneme sayısının sonsuzluğa yaklaştığı bir olayın göreceli frekansı olarak tanımlanır) olan tekrarlanabilir rastgele bir örnek (rastgele değişken) olduğu yönündedir. Temel parametreler ve olasılıklar bu tekrarlanabilir işlemi sırasında ve …

37 probability  bayesian  frequentist 

Bir yabancı olarak, birinin istatistiksel çıkarım yapması gerektiğine dair iki rakip görüş olduğu ortaya çıkmıştır. Her ikisi de çalışan istatistikçiler tarafından geçerli kabul edilen iki farklı yöntem midir? Birini seçmek daha çok felsefi bir soru olarak mı kabul edilir? Yoksa mevcut durum sorunlu olarak kabul ediliyor mu ve farklı yaklaşımları …

37 bayesian  frequentist 

Burada bulunabilecek bir veri bilimi dersinde bazı ders slaytlarına bakıyorum: https://github.com/cs109/2015/blob/master/Lectures/01-Introduction.pdf Maalesef bu ders için videoyu göremiyorum ve slaytın bir noktasında sunum yapan kişi şu metni içeriyor: Bazı Anahtar İlkeler Bir Bayesian gibi düşünün, bir Frequentist (uzlaşma) gibi kontrol edin Bunun ne anlama geldiğini bilen var mı? Bundan toplanacak bu …

35 bayesian  data-mining  frequentist 

Şu an lisede olan öğrencilerime, istatistikleri anlamalarına yardım ediyorum ve bazı teorilere aldırış etmeden bazı basit örneklerle başlamayı düşünüyorum. Amacım, istatistik ve nicel öğrenmeyi daha fazla takip etme konusundaki ilgilerini artırmak için, en baştan istatistiklerini öğrenmek için onlara en sezgisel fakat araçsal olarak yapıcı bir yaklaşım vermek olacaktır. Başlamadan önce, …

32 probability  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  teaching 

Morey ve arkadaşları (2015), güven aralıklarının yanıltıcı olduğunu ve bunların anlaşılmasıyla ilgili birçok önyargı bulunduğunu savunmaktadır. Diğerleri arasında, hassasiyet yanlışlıklarını aşağıdaki gibi tarif ederler: Kesinlik yanlışlığı Bir güven aralığı genişliğinin parametre hakkındaki bilgimizin kesinliğini gösterir. Dar güven aralıkları kesin bilgi gösterirken, geniş güven hataları kesin olmayan bilgileri gösterir. Bir tahminin …

31 bayesian  confidence-interval  frequentist  precision 

Sorunumu bir örnekle açıklayacağım. Bazı nitelikler verilen bir bireyin gelirini tahmin etmek istediğinizi varsayalım: {Yaş, Cinsiyet, Ülke, Bölge, Şehir}. Bunun gibi bir eğitim veri setine sahipsiniz train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train CountryID RegionID CityID …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

Tanımlayıcı 'yanlış pozitif' den '1' tamsayısına ek bir dolaylı seviye indirgeme motivasyonu nedir? 'Yanlış pozitif' gerçekten çok mu uzun?

21 terminology  frequentist  type-i-and-ii-errors 

Bazı kaynaklar olabilirlik fonksiyonunun şartlı olasılık olmadığını, bazıları ise olduğunu söylüyor. Bu benim için çok kafa karıştırıcı. Gördüğüm en kaynaklarına göre, parametre olan bir dağılım olasılığı , belirli bir olasılık fonksiyonları bir ürün olmalıdır n numuneleri X i :θθ\thetannnxixix_i L(θ)=L(x1,x2,...,xn;θ)=∏i=1np(xi;θ)L(θ)=L(x1,x2,...,xn;θ)=∏i=1np(xi;θ)L(\theta) = L(x_1,x_2,...,x_n;\theta) = \prod_{i=1}^n p(x_i;\theta) Örneğin, Logistic Regression'da, en uygun …

21 probability  bayesian  conditional-probability  likelihood  frequentist 

Hassasiyet şu şekilde tanımlanır: p = true positives / (true positives + false positives) Gibi, bu doğru mu true positivesve false positiveshassas 1 yaklaşır yaklaşım 0? Hatırlama için aynı soru: r = true positives / (true positives + false negatives) Şu anda bu değerleri hesaplamam gereken bir istatistiksel test uyguluyorum …

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 

Birçok regresyon modeli spesifikasyonunun (örneğin, OLS'de) bir veri kümesi için olasılıklar olarak kabul edildiğinde, bunun çoklu karşılaştırma sorunlarına neden olduğunu ve p-değerleri ve güven aralıklarının artık güvenilir olmadığını duydum. Bunun en uç örneklerinden biri aşamalı regresyon. Modelin belirlenmesine yardımcı olması için verinin kendisini ne zaman kullanabilirim ve bu ne zaman …

20 regression  frequentist  multiple-comparisons 

Jaynes'in sık sık “örtük bir öncekiyle” çalıştığını iddia ettiği fikrini duydum. Bu örtük öncelikler nedir veya bunlar mı? Bu, sık kullanılan modellerin, Bayesian modellerinin bulunmasını bekleyen özel vakaları anlamına mı geliyor?

19 bayesian  prior  posterior  frequentist 

Benim için sık istatistikler, tüm olası örnekler için iyi karar vermeye çalışmakla eş anlamlıdır. Yani, sık sık bir karar kuralı her zaman, bir kayıp fonksiyonu ve gerçek doğanın durumuna bağlı olan sıklık riskini en aza indirmeye çalışmalıdır :δδ\deltaLLLθ0θ0\theta_0 R,fr e q= Eθ0( L ( θ0, δ( Y) )Rfreq=Eθ0(L(θ0,δ(Y))R_\mathrm{freq}=\mathbb{E}_{\theta_0}(L(\theta_0,\delta(Y)) Maksimum olasılık …

19 maximum-likelihood  frequentist 

Yakın zamanda burada yayınlanan bir yorumda, bir yorumcu, Larry Wasserman'ın (herhangi bir kaynak olmadan), sık sık çıkarımın olasılık ilkesi ile çatıştığına dikkat çeken bir bloga işaret etti . Olabilirlik ilkesi basitçe benzer olabilirlik fonksiyonlarını veren deneylerin benzer çıkarım vermesi gerektiğini söyler. Bu sorunun iki kısmı: Hangi bölümler, lezzet veya sık …

19 inference  likelihood  frequentist  likelihood-principle 

Konferanslara katılırken Bayes istatistiklerinin savunucuları tarafından deneylerin sonuçlarını değerlendirmek için biraz baskı yapıldı. Sık rastlanan istatistiklere göre gerçek bulgulara (daha az yanlış pozitif) karşı hem daha duyarlı, uygun hem de seçici olarak tanımlanmaktadır. Konuyu biraz araştırdım ve Bayesian istatistiklerini kullanmanın yararlarından şimdiye kadar ikna olmadım. Ancak Daryl Bem'in algılamayı destekleyen …

19 bayesian  power  frequentist 

Gerçekten Bayesci teknikleri öğrenmek istiyorum, bu yüzden kendime biraz öğretmeye çalışıyorum. Ancak, Bayesian tekniklerini kullanırken Frequentist yöntemlere göre bir avantaj sağladığını görmekte zorlanıyorum. Örneğin: Literatürde bazılarının bilgilendirici öncelikleri nasıl kullandığını, bazılarının ise bilgilendirici olmayanları nasıl kullandığını gördüm. Ancak önceden bilgilendirici olmayan bir bilgi kullanıyorsanız (bu gerçekten yaygın görünüyor mu?) Ve …

18 bayesian  frequentist