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.

1
Beispiel dafür, wie die Bayes'sche Statistik Parameter schätzen kann, deren Schätzung mit frequentistischen Methoden sehr schwierig ist
Bayesianische Statistiker behaupten, dass "Bayesianische Statistiken Parameter schätzen können, deren Schätzung mit frequentistischen Methoden sehr schwierig ist". Sagt das folgende Zitat aus dieser SAS-Dokumentation dasselbe? Es liefert Schlussfolgerungen, die von den Daten abhängig und genau sind, ohne auf asymptotische Approximation angewiesen zu sein. Die Inferenz kleiner Stichproben verläuft auf die …
1
Häufige statistische Referenzen für jemanden, der sich mit moderner Wahrscheinlichkeitstheorie auskennt
Ausgehend von einem strengen Hintergrund in der Analyse und der modernen Wahrscheinlichkeitstheorie finde ich die Bayes'sche Statistik einfach und leicht zu verstehen, und die frequentistische Statistik ist unglaublich verwirrend und nicht intuitiv. Es scheint, dass Frequentisten wirklich Bayes'sche Statistiken machen, außer mit "geheimen Priors", die nicht gut motiviert oder sorgfältig …
3
Häufiges Denken und Konditionieren von Beobachtungen (Beispiel von Wagenmakers et al.)
Ich bin kein Experte für Statistik, aber es gibt Meinungsverschiedenheiten darüber, ob eine "frequentistische" oder "bayesianische" Interpretation der Wahrscheinlichkeit die "richtige" ist. Von Wagenmakers et. al p. 183: Betrachten Sie eine gleichmäßige Verteilung mit Mittelwert und Breite . Zeichnen Sie zwei Werte zufällig aus dieser Verteilung, beschriften Sie den kleinsten …
3
Apriori-Algorithmus im Klartext?
Ich habe einen Wiki-Artikel über Apriori gelesen. Ich habe Probleme beim Verstehen des Pflaumen- und Join-Schritts. Kann mir jemand erklären, wie der Apriori-Algorithmus in einfachen Worten funktioniert (so dass Anfänger wie ich ihn leicht verstehen können)? Es ist gut, wenn jemand den damit verbundenen schrittweisen Prozess erklärt.
4
Wie werden Daten im Bayes'schen Framework generiert und wie sieht der Parameter aus, der die Daten generiert?
Ich habe versucht, die Bayes'schen Statistiken neu zu lernen (jedes Mal, wenn ich dachte, ich hätte sie endlich bekommen, taucht etwas anderes auf, das ich vorher nicht in Betracht gezogen habe ...), aber es war (für mich) nicht klar, wie der Datengenerierungsprozess ablief im Bayesianischen Rahmen ist eigentlich. Der frequentistische …
2
Ist MLE mit Regularisierung eine Bayes'sche Methode?
Es wird normalerweise gesagt, dass Prioritäten in der Bayes'schen Statistik als Regularisierungsfaktoren angesehen werden können, da sie Lösungen benachteiligen, bei denen der Prior eine geringe Wahrscheinlichkeitsdichte aufweist. Dann ist dieses einfache Modell gegeben, dessen MLE-Parameter sind: argmaxμ N(y;μ,σ)argmaxμ N(y;μ,σ) argmax_{\mu} \text{ } \mathcal{N}(y; \mu, \sigma) und ich füge einen Prior …
2
Statistik ohne Hypothesentest
In seinen Blog-Posts sagt Andrew Gelman, er sei kein Fan von Bayes'schen Hypothesentests (siehe hier: http://andrewgelman.com/2009/02/26/why_i_dont_like/ ), und wenn ich mich nicht falsch erinnere, denke ich, dass er sagt auch, dass das Testen von häufig auftretenden Hypothesen auch Mängel aufweist. Meine Frage ist: Können Sie Statistiken ohne Hypothesentest auch für …
2
Die maximale Wahrscheinlichkeit ist nicht unverparametrisch. Wie kann man es also rechtfertigen, es zu benutzen?
Es gibt etwas, das mich an Max-Likelihood-Schätzern verwirrt. Angenommen, ich habe einige Daten und die Wahrscheinlichkeit unter einem Parameterμμ\mu ist L(D|μ)=e−(.7−μ)2L.(D.|μ)=e- -(.7- -μ)2 L(D|\mu) = e^{-(.7-\mu)^2} Dies ist als die Wahrscheinlichkeit einer Gaußschen Skalierung erkennbar. Jetzt wird mir mein Max-Likelihood-Schätzer gebenμ=.7μ=.7\mu=.7. Angenommen, ich wusste das nicht und arbeitete stattdessen mit …
Durch die Nutzung unserer Website bestätigen Sie, dass Sie unsere Cookie-Richtlinie und Datenschutzrichtlinie gelesen und verstanden haben.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.