Als «frequentist» getaggte Fragen

Bei dem frequentistischen Inferenzansatz werden statistische Verfahren anhand ihrer Leistung über einen hypothetischen langen Zeitraum von Wiederholungen eines Prozesses bewertet, von dem angenommen wird, dass er die Daten generiert hat.

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Argumentieren die Bayesianer jemals, dass es Fälle gibt, in denen ihr Ansatz den frequentistischen Ansatz verallgemeinert / überschneidet?
Argumentieren Bayesianer jemals, dass ihr Ansatz den frequentistischen Ansatz verallgemeinert, weil man nicht-informative Prioritäten verwenden und daher eine typische frequentistische Modellstruktur wiederherstellen kann? Kann mich jemand an einen Ort verweisen, an dem ich über dieses Argument lesen kann, wenn es tatsächlich verwendet wird? EDIT: Diese Frage ist vielleicht nicht genau …
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Wie verifizieren Bayesianer ihre Methoden mithilfe von Monte-Carlo-Simulationsmethoden?
Hintergrund : Ich habe einen Doktortitel in Sozialpsychologie, in dem theoretische Statistik und Mathematik in meinen quantitativen Kursen kaum behandelt wurden. Während des Studiums und der Graduiertenschule wurde ich (wahrscheinlich wie viele von Ihnen auch in den Sozialwissenschaften) durch das "klassische" frequentistische Rahmenwerk unterrichtet. Jetzt liebe ich auch R und …
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Bayesianische uninformative Priors vs. frequentistische Nullhypothesen: Wie ist die Beziehung?
Ich bin auf dieses Bild in einem Blog-Beitrag hier gestoßen . Ich war enttäuscht, dass das Lesen der Aussage für mich nicht den gleichen Gesichtsausdruck hervorrief wie für diesen Kerl. Was ist also mit der Aussage gemeint, dass die Nullhypothese lautet, wie Frequentisten einen nicht informativen Prior ausdrücken? Ist es …
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R / mgcv: Warum produzieren te () und ti () Tensorprodukte unterschiedliche Oberflächen?
Das mgcvPaket für Rhat zwei Funktionen zum Anpassen von Tensorproduktwechselwirkungen: te()und ti(). Ich verstehe die grundlegende Arbeitsteilung zwischen den beiden (Anpassen einer nichtlinearen Wechselwirkung vs. Zerlegen dieser Wechselwirkung in Haupteffekte und eine Wechselwirkung). Was ich nicht verstehe, ist warum te(x1, x2)und ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)kann (leicht) unterschiedliche Ergebnisse …
11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 
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Wann kann die häufig auftretende Stichprobenverteilung in Regressionseinstellungen nicht als Bayesian posterior interpretiert werden?
Meine eigentlichen Fragen sind in den letzten beiden Absätzen, aber um sie zu motivieren: Wenn ich versuche, den Mittelwert einer Zufallsvariablen zu schätzen, die einer Normalverteilung mit einer bekannten Varianz folgt, habe ich gelesen, dass das Setzen einer Uniform vor dem Mittelwert zu einer posterioren Verteilung führt, die proportional zur …
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Referenzanfrage: Klassische Statistik für Arbeitsdatenwissenschaftler
Ich bin ein arbeitender Datenwissenschaftler mit solider Erfahrung in Regression, anderen Algorithmen vom Typ maschinelles Lernen und Programmierung (sowohl für die Datenanalyse als auch für die allgemeine Softwareentwicklung). Der größte Teil meines Arbeitslebens konzentrierte sich auf das Erstellen von Modellen für die Vorhersagegenauigkeit (Arbeiten unter verschiedenen geschäftlichen Bedingungen) und das …
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2-Gaußsche Mischungsmodellinferenz mit MCMC und PyMC
Das Problem Ich möchte die Modellparameter einer einfachen 2-Gaußschen Mischungspopulation anpassen. Angesichts des Hype um Bayes'sche Methoden möchte ich verstehen, ob die Bayes'sche Inferenz für dieses Problem ein besseres Werkzeug ist als herkömmliche Anpassungsmethoden. Bisher ist MCMC in diesem Spielzeugbeispiel sehr schlecht, aber vielleicht habe ich gerade etwas übersehen. Schauen …
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Warum wird die Bayesianische Statistik zu einem immer beliebteren Forschungsthema? [geschlossen]
Geschlossen . Diese Frage basiert auf Meinungen . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage, damit sie durch Bearbeiten dieses Beitrags mit Fakten und Zitaten beantwortet werden kann . Geschlossen im vergangenen Jahr . Beim Durchsuchen des Forschungsbereichs der 100 besten US-Nachrichtenstatistikprogramme sind …
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Frequentistische Definition der Wahrscheinlichkeit; Gibt es eine formale Definition?
Gibt es eine formale (mathematische) Definition dessen, was Frequentisten unter "Wahrscheinlichkeit" verstehen? Ich habe gelesen, dass es die relative Häufigkeit des Auftretens auf lange Sicht ist, aber gibt es eine formale Möglichkeit, es zu definieren? Gibt es bekannte Referenzen, wo ich diese Definition finden kann? BEARBEITEN: Mit Frequentist (siehe Kommentar …
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Wie passt ein Schätzer, der eine gewichtete Summe aus quadratischer Verzerrung und Varianz minimiert, in die Entscheidungstheorie?
Okay - meine ursprüngliche Nachricht konnte keine Antwort auslösen. Lassen Sie mich die Frage anders stellen. Ich werde zunächst mein Verständnis der Schätzung aus einer entscheidungstheoretischen Perspektive erläutern. Ich habe keine formelle Ausbildung und es würde mich nicht überraschen, wenn mein Denken in irgendeiner Weise fehlerhaft ist. Angenommen, wir haben …
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Zeitdiskretes Ereignisverlaufsmodell (Überlebensmodell) in R.
Ich versuche, ein zeitdiskretes Modell in R einzubauen, bin mir aber nicht sicher, wie ich das machen soll. Ich habe gelesen, dass Sie die abhängige Variable in verschiedenen Zeilen organisieren können, eine für jede glmZeitbeobachtung , und die Funktion mit einem Logit- oder Cloglog-Link verwenden können. In diesem Sinne, ich …
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Verwenden des p-Werts zur Berechnung der Wahrscheinlichkeit, dass die Hypothese wahr ist; Was wird noch benötigt?
Frage: Ein häufiges Missverständnis von p-Werten besteht darin, dass sie die Wahrscheinlichkeit darstellen, dass die Nullhypothese wahr ist. Ich weiß, dass dies nicht korrekt ist, und ich weiß, dass p-Werte nur die Wahrscheinlichkeit darstellen, eine so extreme Stichprobe zu finden, da die Nullhypothese wahr ist. Intuitiv sollte man jedoch in …
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