Als «inference» getaggte Fragen

Schlussfolgerungen aus Populationsdaten zu Populationsparametern ziehen. Siehe https://en.wikipedia.org/wiki/Inference und https://en.wikipedia.org/wiki/Statistical_inference

2
Warum ist die Fisher Information Matrix positiv semidefinit?
Lassen Sie . Die Fisher Information Matrix ist definiert als:θ ∈ Rnθ∈Rn\theta \in R^{n} ich( θ )ich , j= - E[ ∂2Log( f( X| θ))∂θich∂θj∣∣∣θ ]ich(θ)ich,j=-E[∂2Log⁡(f(X|θ))∂θich∂θj|θ]I(\theta)_{i,j} = -E\left[\frac{\partial^{2} \log(f(X|\theta))}{\partial \theta_{i} \partial \theta_{j}}\bigg|\theta\right] Wie kann ich nachweisen, dass die Fisher Information Matrix positiv semidefinit ist?

3
Was ist der Unterschied zwischen einem „statistischen Experiment“ und einem „statistischen Modell“?
Ich verfolge AW van der Vaart, asymptotische Statistik (1998). Er spricht von statistischen Experimenten und behauptet, dass sie sich von einem statistischen Modell unterscheiden, definiert aber keines von beiden. Meine Frage: Was ist (1) ein statistisches Experiment, (2) ein statistisches Modell und (3) was ist der Hauptbestandteil, der das statistische …



3
Verwendung der Regularisierung bei statistischen Inferenzen
Ich kenne die Vorteile der Regularisierung bei der Erstellung von Vorhersagemodellen (Bias vs. Varianz, Vermeidung von Überanpassung). Aber ich frage mich, ob es eine gute Idee ist, auch Regularisierungen durchzuführen (Lasso, Grat, elastisches Netz), wenn der Hauptzweck des Regressionsmodells darin besteht, auf die Koeffizienten zu schließen (zu sehen, welche Prädiktoren …

4
Kriegsgeschichten, in denen aufgrund statistischer Informationen falsche Entscheidungen getroffen wurden?
Ich denke, es ist fair zu sagen, dass Statistik eine angewandte Wissenschaft ist. Wenn also Durchschnittswerte und Standardabweichungen berechnet werden, liegt das daran, dass jemand versucht, einige Entscheidungen auf der Grundlage dieser Zahlen zu treffen. Ich hoffe, ein guter Statistiker zu sein, wenn er "spüren" kann, wann den Beispieldaten vertraut …

2
Was sind "Koeffizienten linearer Diskriminanten" in LDA?
In verwende Rich die ldaFunktion aus der Bibliothek, MASSum die Klassifizierung durchzuführen. Wie ich LDA verstehe, wird dem Eingang die Bezeichnung zugewiesen , die maximiert , richtig?xxxyyyp(y|x)p(y|x)p(y|x) Aber wenn ich das Modell , in das verstehe ich die Ausgabe von nicht ganz , x=(Lag1,Lag2)x=(Lag1,Lag2)x=(Lag1,Lag2)y= D i r e c t …

2
Sind wir Frequentisten wirklich nur implizite / unwissende Bayesianer?
Für ein gegebenes Inferenzproblem wissen wir, dass sich ein Bayes'scher Ansatz normalerweise sowohl in der Form unterscheidet als auch aus einem fequentistischen Ansatz resultiert. Frequentisten (in der Regel auch ich) weisen häufig darauf hin, dass für ihre Methoden keine vorherige Verwendung erforderlich ist und sie daher eher "datengesteuert" als "urteilsgesteuert" …


2
Wann sollte man aufhören, ein Modell zu verfeinern?
Ich habe in den letzten 3 Jahren Statistiken aus vielen Büchern studiert und dank dieser Seite viel gelernt. Dennoch bleibt für mich eine grundlegende Frage offen. Es mag eine sehr einfache oder eine sehr schwierige Antwort geben, aber ich weiß, dass es ein tiefes Verständnis der Statistik erfordert. Bei der …

2
Sind Stichprobenverteilungen für Rückschlüsse zulässig?
Einige Bayesianer greifen häufig auftretende Folgerungen mit der Begründung an, dass "es keine eindeutige Stichprobenverteilung gibt", da dies von den Absichten des Forschers abhängt (Kruschke, Aguinis, & Joo, 2012, S. 733). Angenommen, ein Forscher beginnt mit der Datenerfassung, doch seine Finanzierung wurde nach 40 Teilnehmern unerwartet gekürzt. Wie würden hier …

1
Minimierung der Verzerrung bei der erklärenden Modellierung, warum? (Galit Shmuelis "Erklären oder Vorhersagen")
Diese Frage bezieht sich auf Galit Shmuelis Aufsatz "To Explain or to Predict" . Im Einzelnen schreibt Professor Shmueli in Abschnitt 1.5, "Erklärung und Vorhersage sind unterschiedlich": Bei der erklärenden Modellierung liegt der Schwerpunkt auf der Minimierung der Verzerrung, um die genaueste Darstellung der zugrunde liegenden Theorie zu erhalten. Das …

1
Welche Mehrfachvergleichsmethode kann für ein älteres Modell verwendet werden: lsmeans oder glht?
Ich analysiere einen Datensatz unter Verwendung eines gemischten Effektmodells mit einem festen Effekt (Bedingung) und zwei zufälligen Effekten (Teilnehmer aufgrund des innerhalb des Motivs und des Paares). Das Modell wurde mit dem erzeugten lme4Paket: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Als nächstes führte ich einen Likelihood-Ratio-Test dieses Modells gegen das Modell ohne festen Effekt (Bedingung) …



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.