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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Können wir uns gleichzeitig eine Wahrscheinlichkeit sowohl im klassischen als auch im subjektiven Sinne vorstellen?
Ich bin ein Statistikstudent. Ich versuche, die klassischen und objektiven Definitionen der Wahrscheinlichkeit zu verstehen und wie sie mit der frequentistischen und bayesianischen Folgerung zusammenhängen. Mir ist nicht klar, warum die klassische Wahrscheinlichkeit mit der frequentistischen Inferenz gepaart ist und warum die Bayes'sche Inferenz mit der subjektiven Wahrscheinlichkeit gepaart ist. …
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Frequentist Predictive Distribution für eine Cauchy-Variable
Ich konnte dies in der Literatur nicht finden, aber das bedeutet wahrscheinlich, dass ich an der falschen Stelle suche. Ich suche nach der frequentistischen Vorhersageverteilung für eine eindimensionale und eine n-dimensionale Cauchy-Variable, sofern sie existiert. Das Problem bei der n-dimensionalen Version ist, dass es nichts Vergleichbares wie eine Kovariatenmatrix gibt, …
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Ist der frequentistische Rahmen nach Poppers Theorie angemessener als der Bayes'sche?
Laut Karl Popper sind nur fälschbare Hypothesen wirklich wissenschaftlich (zitiert Wikipedia ): Keine Anzahl positiver Ergebnisse auf der Ebene experimenteller Tests kann eine wissenschaftliche Theorie bestätigen, aber ein einziges Gegenbeispiel ist logisch entscheidend: Es zeigt, dass die Theorie, aus der die Implikation abgeleitet wird, falsch ist. Welcher statistische Rahmen ist …
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Wohnung vor in Bayesian? Konfidenzintervalle in der klassischen Statistik werden zu glaubwürdigen Intervallen?
Wir wissen, dass confidence intervalnicht für die Wahrscheinlichkeitsaussage verwendet werden kann, dies ist etwas, für das reserviert ist credible interval. Die am häufigsten verwendeten frequentistischen Techniken (z. B. Konfidenzintervalle für Mittelwerte und Proportionen) entsprechen jedoch den glaubwürdigen Bayes'schen Intervallen für einen bestimmten Prior. Ein häufiges Beispiel ist der Flat Prior. …
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Bayesianische vs. Frequentist-Berechnungsschritte
Dieser Artikel enthält ein Beispiel für Bayesianische vs. Frequentistische Philosophien. Ein altes Medikament behandelt erfolgreich 70% der Patienten. Um ein neues Medikament zu testen, geben Forscher es 100 Patienten, von denen sich 83 erholen. Wie sicher sollten wir auf der Grundlage dieser Beweise sein, dass das neue Medikament schlechter als, …
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Wie kann ein Algorithmus zur Vorhersage von Zeitreihen am besten bewertet werden?
Was ist die beste Vorgehensweise zum Trainieren und Bewerten eines Vorhersagealgorithmus für eine Zeitreihe? Zum Lernen von Algorithmen, die im Batch-Modus trainiert werden, kann ein naiver Programmierer den Rohdatensatz [(sample, expected prediction),...]direkt an die train()Methode des Algorithmus weitergeben . Dies zeigt normalerweise eine künstlich hohe Erfolgsrate, da der Algorithmus effektiv …
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Verstehe ich die Unterschiede zwischen Bayes'scher und frequentistischer Folgerung richtig?
Bei einer Folge unabhängiger Experimente, deren Ergebnis entweder Erfolg oder Misserfolg ist, liegt die Erfolgswahrscheinlichkeit bei einer Zahl p zwischen 0 und 1 : Ein Bayesianer würde die Ergebnisse der k Experimente fest betrachten, während p zufällig wäre, dann eine vorherige Verteilung auf p annehmen und dann eine hintere Verteilung …
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Ist OLS der häufigere Ansatz zur linearen Regression?
In diesem Wikipedia-Artikel gibt es diesen Satz: Dies ist ein häufiger Ansatz Bezieht sich das auf OLS? Ist es wirklich eher ein "als" das "? Was sind andere häufigere Ansätze? Soweit ich weiß, müssen wir minimieren [ε1,ε2,...,εnε1,ε2,...,εn\varepsilon_1, \varepsilon_2, ..., \varepsilon_n] [ε1,ε2,...,εnε1,ε2,...,εn\varepsilon_1, \varepsilon_2, ..., \varepsilon_n] '. Bearbeiten: Dies ist in Bezug …
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