Als «bayesian» getaggte Fragen

Die Bayes'sche Inferenz ist eine Methode der statistischen Inferenz, die darauf beruht, die Modellparameter als Zufallsvariablen zu behandeln und den Bayes'schen Satz anzuwenden, um subjektive Wahrscheinlichkeitsaussagen über die Parameter oder Hypothesen abzuleiten, abhängig vom beobachteten Datensatz.

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Was stimmt nicht mit dem Comic "Frequentists vs. Bayesians" von XKCD?
Dieser xkcd-Comic (Frequentists vs. Bayesians) macht sich über einen Frequentist-Statistiker lustig, der ein offensichtlich falsches Ergebnis erzielt. Es scheint mir jedoch, dass seine Argumentation tatsächlich in dem Sinne richtig ist, dass sie der gängigen frequentistischen Methodik folgt. Meine Frage lautet also: "Wendet er die frequentistische Methodik korrekt an?" Wenn nein: …
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ASA diskutiert Einschränkungen von
Wir haben bereits mehrere Threads als p-Werte markiert , die viele Missverständnisse über sie aufdecken. Vor zehn Monaten hatten wir einen Thread über ein psychologisches Journal, das ppp Werte "verbot" . Jetzt sagt die American Statistical Association (2016) , dass wir mit unserer Analyse "nicht mit der Berechnung eines Werts …
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Wer sind die Bayesianer?
Wenn man sich für Statistik interessiert, wird die Dichotomie "Frequentist" vs. "Bayesian" bald alltäglich (und wer hat Nate Silvers " Das Signal und das Rauschen " überhaupt nicht gelesen ?). In Vorträgen und Einführungskursen ist die Sichtweise überwiegend häufig ( MLE- , Werte), aber es bleibt in der Regel nur …
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Gibt es Beispiele, bei denen glaubwürdige Intervalle nach Bayes offenbar häufigen Konfidenzintervallen unterlegen sind?
Eine kürzlich gestellte Frage zum Unterschied zwischen Vertrauen und glaubwürdigen Intervallen veranlasste mich, den Artikel von Edwin Jaynes zu diesem Thema erneut zu lesen: Jaynes, ET, 1976. "Confidence Intervals vs Bayesian Intervals", in Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie, statistischen Inferenz und statistischen Theorien der Wissenschaft, WL Harper und CA Hooker (Hrsg.), D. …
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Ein Beispiel: LASSO-Regression unter Verwendung von glmnet für binäre Ergebnisse
Ich beginne mit der Verwendung von dabble glmnetmit LASSO Regression , wo mein Ergebnis von Interesse dichotomous ist. Ich habe unten einen kleinen nachgebildeten Datenrahmen erstellt: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- …
77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 
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Warum sollte ich Bayesianer sein, wenn mein Modell falsch ist?
Änderungen: Ich habe ein einfaches Beispiel hinzugefügt: Rückschluss auf den Mittelwert von . Ich habe auch leicht geklärt, warum die glaubwürdigen Intervalle, die nicht mit den Konfidenzintervallen übereinstimmen, schlecht sind.XiXiX_i Ich, ein ziemlich gläubiger Bayesianer, bin mitten in einer Art Glaubenskrise. Mein Problem ist folgendes. Angenommen, ich möchte einige IID-Daten …
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Gibt es eine * mathematische * Grundlage für die Debatte zwischen Bayesian und Frequentist?
Auf Wikipedia heißt es: Die Mathematik [der Wahrscheinlichkeit] ist weitgehend unabhängig von jeder Interpretation der Wahrscheinlichkeit. Frage: Sollten wir dann, wenn wir mathematisch korrekt sein wollen, keine Interpretation der Wahrscheinlichkeit zulassen ? Sind also sowohl Bayesian als auch Frequentismus mathematisch inkorrekt? Ich mag Philosophie nicht, aber ich mag Mathematik, und …
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