Als «decision-theory» getaggte Fragen

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Das Dornröschen-Paradoxon
Die Situation Einige Forscher möchten Sie einschlafen lassen. Abhängig vom geheimen Wurf einer schönen Münze wecken sie Sie kurz entweder einmal (Köpfe) oder zweimal (Schwänze). Nach jedem Aufwachen werden Sie mit einer Droge wieder in den Schlaf versetzt, die Sie dieses Erwachen vergessen lässt. Inwieweit sollten Sie nach dem Aufwachen …
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Wie viel muss ich bezahlen? Ein praktisches Problem
Dies ist keine Hausaufgabenfrage, sondern ein echtes Problem, mit dem unser Unternehmen konfrontiert ist. Vor kurzem (vor 2 Tagen) haben wir bei einem Händler die Herstellung von 10000 Produktetiketten bestellt. Der Händler ist eine unabhängige Person. Er lässt die Etiketten von außen herstellen und bezahlt sie an den Händler. Jedes …
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Umgang mit hierarchischen / verschachtelten Daten beim maschinellen Lernen
Ich werde mein Problem mit einem Beispiel erklären. Angenommen, Sie möchten das Einkommen einer Person anhand einiger Attribute vorhersagen: {Alter, Geschlecht, Land, Region, Stadt}. Sie haben einen Trainingsdatensatz wie diesen train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) …
29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 
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Was ist die entscheidungstheoretische Rechtfertigung für Bayes'sche glaubwürdige Intervallverfahren?
(Um zu sehen, warum ich das geschrieben habe, lesen Sie die Kommentare unter meiner Antwort auf diese Frage .) Typ-III-Fehler und statistische Entscheidungstheorie Die richtige Antwort auf die falsche Frage zu geben, wird manchmal als Typ-III-Fehler bezeichnet. Die statistische Entscheidungstheorie ist eine Formalisierung der Entscheidungsfindung unter Unsicherheit. Es bietet einen …
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Unter welchen Bedingungen fallen bayesianische und frequentistische Punktschätzer zusammen?
Mit einem flachen Prior fallen die Schätzer ML (Frequentist - Maximum Likelihood) und MAP (Bayesian - Maximum A Posteriori) zusammen. Im Allgemeinen spreche ich jedoch von Punktschätzern, die als Optimierer einer Verlustfunktion abgeleitet wurden. Dh (Bayesian) x (x^(.)=argminE(L(X−x^(y))|y) (Bayesian) x^(.)=argminE(L(X−x^(y))|y) (Bayesian) \hat x(\,. ) = \text{argmin} \; \mathbb{E} \left( L(X-\hat …
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Münzwurf, Entscheidungsprozesse und Informationswert
Stellen Sie sich folgendes Setup vor: Sie haben 2 Münzen, Münze A, die garantiert fair ist, und Münze B, die fair sein kann oder nicht. Sie werden aufgefordert, 100 Münzen zu werfen, und Ihr Ziel ist es, die Anzahl der Köpfe zu maximieren . Ihre vorherige Information über Münze B …
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Beispiel der strengen von Neumann-Ungleichung
Sei r(π,δ)r(π,δ)r(\pi, \delta) das Bayes-Risiko eines Schätzers δδ\delta in Bezug auf ein vorheriges , sei die Menge aller Prioren auf dem Parameterraum und seiΠ Θ Δππ\piΠΠ\PiΘΘ\ThetaΔΔ\Delta die Menge aller (möglicherweise) randomisierte) Entscheidungsregeln. Die statistische Interpretation von John von Neumanns Minimax-Ungleichung besagt dies supπ∈Πinfδ∈Δr(π,δ)≤infδ∈Δsupπ∈Πr(π,δ),supπ∈Πinfδ∈Δr(π,δ)≤infδ∈Δsupπ∈Πr(π,δ), \sup_{\pi\in\Pi} \inf_{\delta\in\Delta} r(\pi, \delta) \leq \inf_{\delta\in\Delta}\sup_{\pi\in\Pi} r(\pi, …
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Was sind vollständige ausreichende Statistiken?
Ich habe Probleme beim Verstehen der vollständigen und ausreichenden Statistiken. Sei eine ausreichende Statistik.T=ΣxiT=ΣxiT=\Sigma x_i Wenn für eine Funktion mit der Wahrscheinlichkeit 1 ist , dann ist dies eine vollständig ausreichende Statistik.E[g(T)]=0E[g(T)]=0E[g(T)]=0ggg Aber was heißt das? Ich habe Beispiele für Uniform und Bernoulli gesehen (Seite 6 http://amath.colorado.edu/courses/4520/2011fall/HandOuts/umvue.pdf ), aber es …
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Das Rätsel eines Friseurs
Meine Friseurin Stacey macht immer ein fröhliches Gesicht, ist aber oft gestresst, ihre Zeit zu verwalten. Heute war Stacey für meinen Termin überfällig und sehr entschuldigend. Als ich meinen Haarschnitt bekam, fragte ich mich: Wie lange sollten ihre Standardtermine dauern? (Wenn die Präferenz des Kunden für saubere runde Zahlen für …
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MAP ist eine Lösung für
Ich bin in einem der Online-Kurse auf diese Folien (Folie 16 und 17) gestoßen. Der Ausbilder versuchte zu erklären, wie die maximale posteriore Schätzung (MAP) tatsächlich die Lösung L(θ)=I[θ≠θ∗]L(θ)=I[θ≠θ∗]L(\theta) = \mathcal{I}[\theta \ne \theta^{*}] , wobei θ∗θ∗\theta^{*} der wahre Parameter ist. Kann jemand bitte erklären, wie das folgt? Bearbeiten: Folien hinzugefügt, …
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Welche Hypothesentests können neben Durbin-Watson zu nicht schlüssigen Ergebnissen führen?
Die Durbin-Watson-Teststatistik kann in einem nicht eindeutigen Bereich liegen, in dem es nicht möglich ist, die Nullhypothese (in diesem Fall der Null-Autokorrelation) abzulehnen oder nicht abzulehnen. Welche anderen statistischen Tests können zu "nicht schlüssigen" Ergebnissen führen? Gibt es eine allgemeine Erklärung (Handwinken ist in Ordnung), warum diese Tests nicht in …
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