Pertanyaan yang diberi tag «inference»

Kadang-kadang kita mengasumsikan bahwa regressor adalah tetap, yaitu mereka non-stokastik. Saya pikir itu berarti semua prediktor, estimasi parameter, dll. Tanpa syarat, kan? Mungkinkah saya melangkah lebih jauh sehingga mereka bukan lagi variabel acak? Jika di sisi lain kita menerima bahwa sebagian besar pelaku regresi dalam bidang ekonomi mengatakan stokastik karena …

9 regression  inference  philosophical  conditioning  ancillary-statistics 

Dari "Dalam Semua Kemungkinan: Pemodelan Statistik dan Inferensi Menggunakan Kemungkinan" oleh Y. Pawitan, kemungkinan parameterisasi ulang θ↦g(θ)=ψθ↦g(θ)=ψ\theta\mapsto g(\theta)=\psi didefinisikan sebagai L∗(ψ)=max{θ:g(θ)=ψ}L(θ)L∗(ψ)=max{θ:g(θ)=ψ}L(θ) L^*(\psi)=\max_{\{\theta:g(\theta)=\psi\}} L(\theta) sehingga jika ggg adalah satu- ke-satu, lalu L∗(ψ)=L(g−1(ψ))L∗(ψ)=L(g−1(ψ))L^*(\psi)=L(g^{-1}(\psi)) (hlm. 45). Saya mencoba untuk menunjukkan Latihan 2.20 yang menyatakan bahwa jika θθ\theta adalah skalar (dan saya menganggap bahwa …

9 mathematical-statistics  inference  likelihood  fisher-information 

Saya mencoba mengambil sampel dari posterior yang memiliki banyak mode, terutama yang saling berjauhan menggunakan MCMC. Tampaknya dalam kebanyakan kasus, hanya satu dari mode ini yang mengandung 95% hp yang saya cari. Saya mencoba menerapkan solusi berdasarkan simulasi tempered tetapi ini tidak memberikan hasil yang memuaskan karena dalam praktiknya dari …

9 sampling  mcmc  inference  convergence 

Misalkan saya punya satu sampel frekuensi dari 4 peristiwa yang mungkin: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 dan saya memiliki probabilitas yang diharapkan dari peristiwa saya terjadi: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Dengan jumlah frekuensi yang diamati …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

Jadi, saya memiliki 16 percobaan di mana saya mencoba untuk mengotentikasi seseorang dari sifat biometrik menggunakan Hamming Distance. Ambang batas saya diatur ke 3.5. Data saya di bawah dan hanya percobaan 1 yang Benar-Benar Positif: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 …

9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

Saya ingin tahu apakah statistik selesai untuk dalam pengaturan .T(X1,…,Xn)=∑ni=1(Xi−X¯n)2n−1T(X1,…,Xn)=∑i=1n(Xi−X¯n)2n−1T(X_1,\ldots,X_n)=\frac{\sum_{i=1}^n (X_i-\bar{X}_n)^2}{n-1}σ2σ2\sigma^2N(μ,σ2)N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2) Apakah ini tergantung pada apakah sebelumnya diketahui atau tidak? Jika selesai untuk , maka oleh Lehmann-Scheffé itu UMVUE . Tetapi jika diketahui, kita dapat mempertimbangkan yang variansnya sama dengan Cramer-Rao terikat , dan benar-benar kurang dari , jadi tidak …

9 normal-distribution  estimation  inference  umvue 

Saya memiliki pertanyaan yang pada dasarnya mendasar untuk ditanyakan di sini yang telah mengganggu saya untuk sementara waktu. Melalui sebagian besar bacaan saya tentang statistik bayesian, dinyatakan tanpa basa-basi bahwa kemungkinan marjinal sering sulit dipecahkan atau sulit diperkirakan. Mengapa? Alasan yang sering dinyatakan mencakup pernyataan tentang sifat dimensi tinggi dari …

9 bayesian  inference  likelihood 

Saya baru-baru ini mulai mempelajari kesimpulan statistik. Saya telah mengatasi berbagai masalah dan ini membuat saya benar-benar bingung. Misalkan menjadi sampel acak dari distribusi diskrit yang ditetapkan dengan probabilitas nilai , di mana adalah bilangan bulat. Tunjukkan bahwa tidak ada statistik yang cukup lengkap.X1,…,XnX1,…,XnX_1,\dots,X_n1313\frac{1}{3}θ−1, θ, or θ+1θ−1, θ, or θ+1\theta-1,\space\theta,\space\text{or}\space\theta+1θθ\theta …

9 self-study  mathematical-statistics  inference  discrete-data 

Apa saja pekerjaan teoritis signifikan saat ini yang telah dilakukan di bidang inferensi asimptotik / teori sampel besar? Apa ruang lingkup penelitian di bidang ini sekarang? Apakah ada masalah terbuka atau area spesifik di mana teori ini berkembang belakangan ini? Atau apakah itu subjek mati tanpa ruang lingkup pengembangan lebih …

8 mathematical-statistics  references  inference  asymptotics 

Ini lebih merupakan pertanyaan filosofis, tetapi dari sudut pandang Bayesian murni bagaimana sebenarnya seseorang membentuk pengetahuan sebelumnya? Jika kita memerlukan informasi sebelumnya untuk melakukan kesimpulan yang valid maka tampaknya ada masalah jika kita harus menarik pengalaman masa lalu dalam membenarkan prior hari ini. Kami rupanya dibiarkan dengan pertanyaan yang sama …

8 bayesian  inference  philosophical 

Apakah ada cara metodis untuk membandingkan arah, besaran, dll dari hasil PCA untuk sampel berbeda yang diambil dari populasi yang sama? Saya membiarkan sifat tes ini dengan sengaja tidak jelas karena saya ingin mendengar semua berbagai kemungkinan ... misalnya mungkin ada (dan saya berspekulasi di sini) tes yang membandingkan ukuran …

8 hypothesis-testing  pca  variance  inference 

Saya sedang mengerjakan model yang mengandalkan fungsi parametrized jelek yang berfungsi sebagai fungsi kalibrasi pada bagian model. Menggunakan pengaturan Bayesian, saya perlu mendapatkan prior non-informatif untuk parameter yang menggambarkan fungsi saya. Saya tahu bahwa idealnya, saya harus mengambil referensi atau setidaknya Jeffreys priors tetapi fungsinya sangat jelek, memiliki banyak parameter …

8 bayesian  inference  prior  uninformative-prior 

Bagian dari artikel ini mengatakan: Ronald Fisher pada tahun 1935 memperkenalkan inferensi fidusia untuk menerapkannya pada masalah ini. Dia merujuk pada makalah sebelumnya oleh WV Behrens dari tahun 1929. Behrens dan Fisher mengusulkan untuk menemukan distribusi probabilitas mana dan adalah dua mean sampel, dan dan adalah standar deviasi mereka. [. …

8 inference  fiducial 

Dalam konteks pengelompokan online, saya sering menemukan banyak makalah yang berbicara tentang: "proses dirichlet" dan "model campuran terbatas / tak terbatas". Mengingat bahwa saya tidak pernah menggunakan atau membaca tentang proses dirichlet atau model campuran. Apakah Anda tahu saran tentang kuliah pengantar atau makalah yang mudah dimengerti, tentang itu?

8 clustering  inference  mixture  dirichlet-distribution  dirichlet-process 

Misalkan , , ..., menjadi iid RV dengan rentang tetapi distribusinya tidak diketahui. (Saya setuju dengan anggapan bahwa distribusi ini kontinu, dll., Jika perlu.)X1X1X_1X2X2X_2XnXnX_n[0,1][0,1][0,1] Tentukan .Sn=X1+⋯+XnSn=X1+⋯+XnS_n = X_1 + \cdots + X_n Saya diberikan , dan bertanya: Apa yang bisa saya simpulkan, dengan cara Bayesian, tentang ?SkSkS_kSnSnS_n Yaitu, saya diberikan …

8 bayesian  inference