«inference» etiketlenmiş sorular

Örnek verilerden popülasyon parametreleri hakkında sonuçlar çıkarmak. Bkz. Https://en.wikipedia.org/wiki/Inference ve https://en.wikipedia.org/wiki/Statistic_inference


2
Bayes analizi için en uygun yazılım paketi
Bayesci Çıkarım yapmak için hangi yazılım istatistik paketini önereceğinizi merak ediyordum. Örneğin, openBUGS veya winBUGS'yi bağımsız olarak çalıştırabileceğinizi veya bunları R'den de çağırabileceğinizi biliyorum. Ancak R'nin bayes analizi yapabilen kendi paketleri (MCMCPack, BACCO) da var. Herkesin R'deki hangi bayes istatistik paketinin en iyi olduğu veya diğer alternatifler (Matlab veya Mathematica) …

3
Markov zinciri Monte Carlo'nun (MCMC) çeşitli uygulamaları hakkında iyi özetler (yorumlar, kitaplar)?
Markov zinciri Monte Carlo'nun (MCMC) çeşitli uygulamaları hakkında iyi özetler (yorumlar, kitaplar) var mı? Uygulamada Markov Zinciri Monte Carlo'yu gördüm , ancak bu kitaplar biraz eski görünüyor. Makine öğrenimi, bilgisayarla görme ve hesaplamalı biyoloji gibi alanlarda MCMC'nin çeşitli uygulamaları hakkında daha fazla güncelleme kitabı var mı?

6
MLE vs MAP tahmini, ne zaman kullanılır?
MLE = Maksimum Olabilirlik Tahmini MAP = Maksimum posteriori MLE sezgisel / naiftir, çünkü sadece parametre verilen gözlem olasılığı (yani olabilirlik fonksiyonu) ile başlar ve parametrenin gözlemle en iyi anlaşmaları bulmaya çalışır . Ancak, ön bilgi dikkate alınmaz. HARİTA, Bayes kuralı aracılığıyla ön bilgileri dikkate aldığı için daha makul görünmektedir. …

2
Parametrelerin tahmin edilebilirliği ile ilgili bir problem
Let Y1,Y2,Y3Y1,Y2,Y3Y_1,Y_2,Y_3 ve Y4Y4Y_4 be rasgele dört değişkenleri, bu E(Y1)=θ1−θ3; E(Y2)=θ1+θ2−θ3; E(Y3)=θ1−θ3; E(Y4)=θ1−θ2−θ3E(Y1)=θ1−θ3; E(Y2)=θ1+θ2−θ3; E(Y3)=θ1−θ3; E(Y4)=θ1−θ2−θ3E(Y_1)=\theta_1-\theta_3;\space\space E(Y_2)=\theta_1+\theta_2-\theta_3;\space\space E(Y_3)=\theta_1-\theta_3;\space\space E(Y_4)=\theta_1-\theta_2-\theta_3 , buradaθ1,θ2,θ3θ1,θ2,θ3\theta_1,\theta_2,\theta_3 bilinmeyen parametrelerdir. AyrıcaVar(Yi)=σ2Var(Yi)=σ2Var(Y_i)=\sigma^2 , olduğunu varsayalım .i=1,2,3,4.i=1,2,3,4.i=1,2,3,4. O zaman hangisi doğrudur? A. θ1,θ2,θ3θ1,θ2,θ3\theta_1,\theta_2,\theta_3 tahmin edilebilir. B. θ1+θ3θ1+θ3\theta_1+\theta_3 tahmin edilebilir. C. θ1−θ3θ1−θ3\theta_1-\theta_3 tahmin edilebilir ve θ1-θ3'ün12(Y1+Y3)12(Y1+Y3)\dfrac{1}{2}(Y_1+Y_3)en iyi doğrusal yansız tahminidir.θ1−θ3θ1−θ3\theta_1-\theta_3 …

1
Uygulamada sıkça koşullu çıkarım hala kullanılıyor mu?
Son zamanlarda Nancy Reid, Barndorff-Nielsen, Richard Cox ve evet, sık sık paradigmada "koşullu çıkarım" kavramı hakkında küçük bir Ronald makalesi inceledim, bu da çıkarımların sadece Örnek alanının tamamı için değil, ilgili örnek alanının "ilgili alt kümesi". Anahtar bir örnek olarak, eğer numunenin varyasyon katsayısını da (yan istatistik olarak adlandırılır ) …

3
Neden iz
modelinde y=Xβ+ϵy=Xβ+ϵ{y} = X \beta + \epsilon, ββ\beta normal denklemini : kullanarak tahmin edebiliriz β^=(X′X)−1X′y,β^=(X′X)−1X′y,\hat{\beta} = (X'X)^{-1}X'y,ve alabilir y =x p .y^=Xβ^.y^=Xβ^.\hat{y} = X \hat{\beta}. Artıkların vektörü şu şekilde tahmin edilir: ϵ^=y−Xβ^=(I−X(X′X)−1X′)y=Qy=Q(Xβ+ϵ)=Qϵ,ϵ^=y−Xβ^=(I−X(X′X)−1X′)y=Qy=Q(Xβ+ϵ)=Qϵ,\hat{\epsilon} = y - X \hat{\beta} = (I - X (X'X)^{-1} X') y = Q y = Q (X …

1
Gözlemler bağımsız olmadığında geçersiz çıkarım
Temel istatistiklerde, çıkarımların geçerli olabilmesi için genel bir doğrusal model ile gözlemlerin bağımsız olması gerektiğini öğrendim. Kümeleme gerçekleştiğinde, bağımsızlık artık hesaba katılmadıkça geçersiz çıkarımlara yol açmayabilir. Bu tür kümelenmeyi hesaba katmanın bir yolu karışık modeller kullanmaktır. Bunu açıkça gösteren simüle edilmiş ya da edilmemiş bir örnek veri kümesi bulmak istiyorum. …



1
Olasılık oranları ve Bayesci model karşılaştırması, sıfır hipotez testine üstün ve yeterli alternatifler sunuyor mu?
Kümülatif bir çaba olarak bilim için sıfır hipotez testinin (NHT) kullanımını eleştiren büyüyen istatistikçi ve araştırmacılara yanıt olarak, Amerikan Psikoloji Derneği İstatistiksel Çıkarım Görev Gücü, NHT'yi açıkça yasaklamayı önledi, ancak bunun yerine araştırmacıların NHT'den türetilen p değerlerine ek olarak etki büyüklüklerini bildirir. Bununla birlikte, etki boyutları çalışmalarda kolayca birikmez. Meta-analitik …

2
İstatistikleri öğrenmek için çevrimiçi kaynaklar, alıştırmalar (çözümlerle)?
Şu anda üniversitemde tanıtım istatistikleri dersinde (tıp öğrencileri için) öğretim görevlisi olarak çalışıyorum. Çevrimdışı, öğretmene yardımcı olmak için bilgi içeren birçok kitap var. Ancak, ilgilendiğim şey, beni , çevrimiçi olarak mevcut olan istatistiklerde (çözümlerle) egzersizler sağlayan (iyi) kaynaklara yönlendirip yönlendiremeyeceğinizdir. (örneğin: öğretmen notları). Söz konusu materyal tanımlayıcı istatistikler, olasılık ve …

2
UMP olmadığında Reddetme Bölgesi nasıl tanımlanır?
Doğrusal regresyon modelini düşünün y = X β+ uy=Xβ+u\mathbf{y}=\mathbf{X\beta}+\mathbf{u} , u ∼N( 0 , σ2I )u∼N(0,σ2I)\mathbf{u}\sim N(\mathbf{0},\sigma^2\mathbf{I}) , E( u ∣ X ) = 0E(u∣X)=0E(\mathbf{u}\mid\mathbf{X})=\mathbf{0} . Let vs .H 1 : σ 2 0 ≠ σ 2'H0: σ20= σ2H0:σ02=σ2H_0: \sigma_0^2=\sigma^2'H1: σ20≠ σ2H1:σ02≠σ2H_1: \sigma_0^2\neq\sigma^2 Biz anlamak ki , burada dim (\ …

2
için% 95 güven aralığı formülü
Googled ve stats.stackexchange üzerinde arama yaptım, ancak doğrusal bir regresyon için bir değeri için % 95 güven aralığı hesaplamak için formül bulamıyorum . Herkes sağlayabilir mi?R,2R2R^2 Daha da iyisi, R'de aşağıdaki doğrusal regresyonu çalıştırdığımı varsayalım . R kodunu kullanarak R R,2R2R^2 değeri için% 95 güven aralığını nasıl hesaplayabilirim . lm_mtcars …

1
Pymc kullanarak Bayes ağ çıkarımları (Yeni başlayanların kafa karışıklığı)
Şu anda Coursera'da Daphne Koller'in PGM kursuna katılıyorum. Bu bağlamda, genellikle bir Bayes Ağı'nı, gözlemlenen verilerin bir parçası olan değişkenlerin bir sebep ve sonuç odaklı grafiği olarak modelliyoruz. Ancak PyMC öğreticileri ve örneklerinde genellikle PGM ile aynı şekilde modellenmediğini veya en azından kafam karıştığını görüyorum. PyMC'de gözlemlenen herhangi bir gerçek …

Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.