«frequentist» etiketlenmiş sorular

Bayesyalılar yaklaşımlarının sıklıkçı yaklaşımı genelleştirdiğini hiç iddia ediyorlar mı, çünkü biri bilgilendirici olmayan öncelikler kullanabilir ve bu nedenle tipik bir sıklıkçı model yapısını kurtarabilir mi? Herkes beni gerçekten kullanılmışsa, bu argüman hakkında okuyabileceğim bir yere yönlendirebilir mi? EDIT: Bu soru belki tam olarak ifade etmek istediğim gibi değil ifade edilir. …

12 bayesian  references  frequentist 

Birisi demişse "Bu yöntem MLE'yi değerini en üst düzeye çıkaran parametre tahmini için kullanır , bu nedenle sıkça kullanılır ve daha fazla Bayesian değildir."P(x|θ)P(x|θ)\mathrm{P}(x|\theta) kabul eder misin Arka planda güncelleme : Son zamanlarda, sık olduğunu iddia eden bir makale okudum. İddialarına katılmıyorum, en iyi ihtimalle belirsiz olduğunu hissediyorum. Kağıt açıkça …

12 bayesian  maximum-likelihood  likelihood  frequentist  philosophical 

Arkaplan : Sosyal psikolojide, teorik istatistiklerin ve matematiğin nicel derslerimde zar zor kaplandığı bir doktora sahibim. Lisans ve grad okulu aracılığıyla (muhtemelen çoğunuz sosyal bilimlerde de olabilir) muhtemelen klasik "frekans" çerçevesi aracılığıyla öğretildi. Şimdi, ben de Ar seviyorum ve yöntemler işi yapar doğrulamak için simülasyon yöntemleri kullanarak yolubana matematiksel kanıtlardan …

11 probability  bayesian  simulation  monte-carlo  frequentist 

Sıklık istatistiklerinde,% 95 güven aralığı, sonsuz sayıda yinelenirse zamanın% 95'inde gerçek parametreyi içerecek olan aralık üreten bir prosedürdür. Bu neden faydalı? Güven aralıkları genellikle yanlış anlaşılmaktadır. Bunlar , parametrenin içinde olduğundan% 95 emin olabileceğimiz bir aralık değildir (benzer Bayesian güvenilirlik aralığı kullanmıyorsanız). Güven aralıkları bana bir yem ve geçiş gibi …

11 hypothesis-testing  bayesian  mathematical-statistics  confidence-interval  frequentist 

Ben bir blog yazısı Bu resim karşılaştım burada . İfadeyi okurken, bu adam için olduğu gibi aynı yüz ifadesini açığa vurmadığı için hayal kırıklığına uğradım. Öyleyse, sıfır hipotezinin, frekansçıların daha önce bilgilendirici olmayan bir ifadeyi nasıl ifade ettikleri açıklamasıyla kastedilmektedir? Gerçekten doğru mu? Düzenleme: Birisi bile bazı gevşek anlamda ifadeyi …

11 hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior 

mgcvİçin paket Rtensör ürün etkileşimleri uydurma için iki işlevi vardır: te()ve ti(). İkisi arasındaki temel işbölümünü anlıyorum (doğrusal olmayan bir etkileşime uymak ve bu etkileşimi ana etkilere ve etkileşime ayırmak). Anlamadığım şey neden te(x1, x2)ve ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(biraz) farklı sonuçlar üretebilir. MWE (uyarlanmıştır ?ti): require(mgcv) test1 <- …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

Asıl sorularım son iki paragrafta, ancak motive etmek için: Bilinen bir varyansı olan bir Normal dağılımı izleyen rastgele bir değişkenin ortalamasını tahmin etmeye çalışıyorsam, ortalamadan önce bir üniforma yerleştirmenin, olasılık fonksiyonu ile orantılı bir posterior dağılımla sonuçlandığını okudum. Bu durumlarda, Bayes güvenilir aralığı sık sık güven aralığıyla mükemmel şekilde örtüşmektedir …

11 bayesian  maximum-likelihood  posterior  frequentist 

Regresyon, diğer makine öğrenimi tipi algoritmaları ve programlama (hem veri analizi hem de genel yazılım geliştirme için) konusunda sağlam deneyime sahip çalışan bir veri bilimciyim. Çalışma hayatımın çoğu tahmin doğruluğu için modeller (çeşitli iş kısıtlamaları altında çalışmak) ve kendi (ve diğerlerinin) çalışmalarımı desteklemek için veri boru hatları oluşturmaya odaklanmıştı. İstatistikte …

10 hypothesis-testing  references  frequentist  inference 

Sorun Basit bir 2-Gauss karışım popülasyonunun model parametrelerine uymak istiyorum. Bayesian yöntemleri çevresindeki tüm hype göz önüne alındığında, bu sorun için Bayesian çıkarım geleneksel uydurma yöntemleri daha iyi bir araç olup olmadığını anlamak istiyorum. Şimdiye kadar MCMC bu oyuncak örneğinde çok kötü bir performans sergiliyor, ancak belki de bir şeyleri …

10 bayesian  gaussian-mixture  frequentist  pymc  method-comparison 

Kapalı . Bu soru görüş temelli . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Bu yayını düzenleyerek gerçekler ve alıntılarla yanıtlanabilmesi için soruyu güncelleyin . Geçen yıl kapalı . En iyi 100 US News istatistik programının araştırma alanına göz atarken, neredeyse hepsi Bayes istatistiklerinde ağırdır. Ancak, daha …

10 bayesian  frequentist 

Sıklıkçıların 'olasılık' altında anladıklarının resmi (matematiksel) bir tanımı var mı? Bunun '' uzun vadede '' göreceli gerçekleşme sıklığı olduğunu okudum, ama bunu tanımlamanın resmi bir yolu var mı? Bu tanımı bulabileceğim bilinen referanslar var mı? DÜZENLE: Sıklıkla (@whuber'ın yorumuna ve bu cevabın altındaki @Kodiologist ve @Graeme Walsh'a yaptığım yorumlara bakın) …

10 probability  frequentist  definition 

Tamam - orijinal mesajım yanıt alamadı; soruyu farklı bir şekilde ifade edeyim. Tahmin anlayışımı bir karar teorik perspektifinden açıklayarak başlayacağım. Resmi bir eğitimim yok ve düşüncem bir şekilde kusurlu olursa beni şaşırtmaz. Bazı kayıp fonksiyonlarımız olduğunu varsayalım L ( θ ,θ^( x ) )L(θ,θ^(x))L(\theta,\hat\theta(x)). Beklenen kayıp (sıklık) riskidir: R ( …

10 bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk 

R'de ayrık zamanlı bir model yerleştirmeye çalışıyorum, ancak nasıl yapılacağından emin değilim. Bağımlı değişkeni farklı satırlarda, her bir zaman gözlemi için bir tane düzenleyebileceğinizi ve glmbir logit veya cloglog bağlantısıyla işlevi kullanabileceğinizi okudum. Bu anlamda, üç sütun vardır: ID, Event(her zaman atıl 1 ya da 0) ve Time Elapsedek olarak, …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

Casella ve Berger , ML tahmincisinin değişmez özelliğini şu şekilde belirtir: Ancak bana öyle geliyor ki "olasılığını" tamamen ad hoc ve saçma bir şekilde tanımlıyorlar :ηη\eta olan basit durum için temel olasılık teorisi kurallarını uygularsam , bunun yerine şunu elde ederim: Şimdi Bayes teoremini uyguluyor, sonra ve toplamı uygulayabilmemiz için …

9 self-study  bayesian  maximum-likelihood  frequentist  invariance 

Soru: P-değerlerinin yaygın bir yanlış anlaşılması , sıfır hipotezinin doğru olma olasılığını temsil etmeleridir. Bunun doğru olmadığını biliyorum ve sıfır hipotezinin doğru olduğu göz önüne alındığında, p değerlerinin sadece bu kadar aşırı bir örnek bulma olasılığını temsil ettiğini biliyorum . Bununla birlikte, sezgisel olarak, birincisini ikincisinden türetmek gerekir. Kimsenin bunu …

9 hypothesis-testing  bayesian  p-value  frequentist