Pertanyaan yang diberi tag «mathematical-statistics»

Teori statistik matematika, berkaitan dengan definisi formal dan hasil umum.

1
Statistik yang cukup, masalah spesifik / intuisi
Saya belajar sendiri beberapa statistik untuk bersenang-senang dan saya memiliki kebingungan mengenai statistik yang cukup . Saya akan menuliskan kebingungan saya dalam format daftar: Jika distribusi memiliki nnn parameter maka akan ia memiliki statistik yang cukup?nnn Apakah ada korespondensi langsung antara statistik yang cukup dan parameter? Atau apakah statistik yang …
3
Apa hubungan antara distribusi Beta dan model regresi logistik?
Pertanyaan saya adalah: Apa hubungan matematis antara distribusi Beta dan koefisien model regresi logistik ? Sebagai ilustrasi: fungsi logistik (sigmoid) diberikan oleh f(x)=11+exp(−x)f(x)=11+exp⁡(−x)f(x) = \frac{1}{1+\exp(-x)} dan digunakan untuk memodelkan probabilitas dalam model regresi logistik. Biarkan AAA menjadi dikotomis (0,1)(0,1)(0,1) mencetak hasil dan XXX sebuah matriks desain. Model regresi logistik diberikan …
1
Apa intuisi di balik sampel yang dapat ditukar di bawah hipotesis nol?
Tes permutasi (juga disebut tes pengacakan, uji pengacakan ulang, atau tes yang tepat) sangat berguna dan berguna ketika asumsi distribusi normal yang diperlukan misalnya, t-testtidak terpenuhi dan ketika transformasi nilai dengan peringkat dari tes non-parametrik seperti Mann-Whitney-U-testakan menyebabkan lebih banyak informasi hilang. Namun, satu dan hanya satu asumsi yang tidak …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
3
Dapatkah Neyman-Pearson lemma berlaku untuk kasus ketika null sederhana dan alternatif tidak termasuk dalam keluarga distribusi yang sama?
Dapatkah lemma Neyman-Pearson berlaku untuk kasus ketika nol sederhana dan alternatif sederhana tidak termasuk dalam keluarga distribusi yang sama? Dari buktinya, saya tidak mengerti mengapa itu tidak bisa. Misalnya, ketika nol sederhana adalah distribusi normal dan alternatif sederhana adalah distribusi eksponensial. Apakah uji rasio kemungkinan merupakan cara yang baik untuk …
1
Mengapa kita menstabilkan varians?
Saya menemukan transformasi penstabil varian ketika membaca metode Kaggle Essay Eval . Mereka menggunakan transformasi stabilisasi varian untuk mengubah nilai-nilai kappa sebelum mengambil rata-rata mereka dan kemudian mengubahnya kembali. Bahkan setelah membaca wiki pada transformasi penstabilan varian saya tidak bisa mengerti, mengapa kita sebenarnya menstabilkan varian? Apa manfaatnya dengan ini?
3
Beberapa pertanyaan tentang keacakan statistik
Dari randoness statistik Wikipedia : Keacakan global dan keacakan lokal berbeda. Kebanyakan konsepsi filosofis tentang keacakan bersifat global — karena mereka didasarkan pada gagasan bahwa "dalam jangka panjang" suatu urutan tampak benar-benar acak, bahkan jika sub-urutan tertentu tidak akan terlihat acak. Dalam urutan acak "benar-benar" dari angka-angka yang cukup panjang, …
1
Apa itu "Harapan Kemungkinan Maksimum yang Ditargetkan"?
Saya mencoba memahami beberapa makalah oleh Mark van der Laan. Dia seorang ahli statistik teoritis di Berkeley yang mengerjakan masalah yang tumpang tindih secara signifikan dengan pembelajaran mesin. Satu masalah bagi saya (selain matematika yang mendalam) adalah bahwa ia sering akhirnya menggambarkan pendekatan pembelajaran mesin yang akrab dengan menggunakan terminologi …
2
Apakah Wolfram Mathworld membuat kesalahan dengan menggambarkan distribusi probabilitas diskrit dengan fungsi kepadatan probabilitas?
Biasanya distribusi probabilitas lebih dari variabel diskrit dijelaskan menggunakan probabilitas fungsi massa (PMF): Ketika bekerja dengan variabel acak kontinu, kami menggambarkan distribusi probabilitas menggunakan probabilitas probabilitas fungsi (PDF) daripada fungsi massa probabilitas. - Pembelajaran Jauh oleh Goodfellow, Bengio, dan Courville Namun, Wolfram Mathworld menggunakan PDF untuk menggambarkan distribusi probabilitas lebih …
2
Contoh statistik yang tidak independen dari distribusi sampel?
Ini adalah definisi untuk statistik di wikipedia Secara lebih formal, teori statistik mendefinisikan statistik sebagai fungsi sampel di mana fungsi itu sendiri tidak tergantung pada distribusi sampel; artinya, fungsi dapat dinyatakan sebelum realisasi data. Istilah statistik digunakan untuk fungsi dan nilai fungsi pada sampel yang diberikan. Saya pikir saya mengerti …
3
Jika adalah IID, maka hitung , di mana
Pertanyaan Jika adalah IID, maka hitung , di mana .X1,⋯,Xn∼N(μ,1)X1,⋯,Xn∼N(μ,1)X_1,\cdots,X_n \sim \mathcal{N}(\mu, 1)E(X1∣T)E(X1∣T)\mathbb{E}\left( X_1 \mid T \right)T=∑iXiT=∑iXiT = \sum_i X_i Coba : Silakan periksa apakah di bawah ini benar. Katakanlah, kita mengambil penjumlahan dari harapan bersyarat itu sehingga, Ini berarti bahwa setiap sejak X_1, \ ldots, X_n adalah IID.∑iE(Xi∣T)=E(∑iXi∣T)=T.∑iE(Xi∣T)=E(∑iXi∣T)=T.\begin{align} \sum_i …
Dengan menggunakan situs kami, Anda mengakui telah membaca dan memahami Kebijakan Cookie dan Kebijakan Privasi kami.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.