Als «inference» getaggte Fragen

Geschlossen. Diese Frage ist nicht zum Thema . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so dass es beim Thema für Kreuz Validated. Geschlossen vor 2 Jahren . Ich habe einen ziemlich einfachen Datensatz, der aus einer unabhängigen Variablen, einer abhängigen Variablen und …

14 r  regression  bayesian  anova  inference 

Ich habe mich gefragt, welches statistische Softwarepaket Sie für die Durchführung von Bayesian Inference empfehlen. Ich weiß zum Beispiel, dass Sie openBUGS oder winBUGS als Standalones ausführen oder sie auch von R aus aufrufen können. R verfügt jedoch auch über mehrere eigene Pakete (MCMCPack, BACCO), die Bayes-Analysen durchführen können. Hat …

14 r  probability  bayesian  inference  bugs 

Gibt es gute Zusammenfassungen (Rezensionen, Bücher) zu verschiedenen Anwendungen der Markov-Kette Monte Carlo (MCMC)? Ich habe Markov Chain Monte Carlo in der Praxis gesehen , aber dieses Buch scheint ein bisschen alt zu sein. Gibt es weitere aktualisierte Bücher zu verschiedenen Anwendungen von MCMC in Bereichen wie Maschinelles Lernen, Computer …

14 machine-learning  mcmc  inference  references  application 

Sei Y1,Y2,Y3Y1,Y2,Y3Y_1,Y_2,Y_3 und Y4Y4Y_4 vier Zufallsvariablen, so dass E(Y1)=θ1−θ3; E(Y2)=θ1+θ2−θ3; E(Y3)=θ1−θ3; E(Y4)=θ1−θ2−θ3E(Y1)=θ1−θ3; E(Y2)=θ1+θ2−θ3; E(Y3)=θ1−θ3; E(Y4)=θ1−θ2−θ3E(Y_1)=\theta_1-\theta_3;\space\space E(Y_2)=\theta_1+\theta_2-\theta_3;\space\space E(Y_3)=\theta_1-\theta_3;\space\space E(Y_4)=\theta_1-\theta_2-\theta_3 , wobeiθ1,θ2,θ3θ1,θ2,θ3\theta_1,\theta_2,\theta_3 unbekannte Parameter sind. Man nehme auch andassVar(Yi)=σ2Var(Yi)=σ2Var(Y_i)=\sigma^2 ,i=1,2,3,4.i=1,2,3,4.i=1,2,3,4. Dann welche wahr ist? A. θ1,θ2,θ3θ1,θ2,θ3\theta_1,\theta_2,\theta_3 thgr ; 3 sind abschätzbar. B. θ1+θ3θ1+θ3\theta_1+\theta_3 ist abschätzbar. C. θ1−θ3θ1−θ3\theta_1-\theta_3 ist abschätzbar und 12(Y1+Y3)12(Y1+Y3)\dfrac{1}{2}(Y_1+Y_3)ist die …

13 self-study  estimation  inference 

Ich habe kürzlich einige alte Artikel von Nancy Reid, Barndorff-Nielsen, Richard Cox und, ja, einem kleinen Ronald Fisher über das Konzept der "bedingten Folgerung" im frequentistischen Paradigma besprochen, was zu bedeuten scheint, dass Folgerungen nur auf dem beruhen "relevante Teilmenge" des Probenraums, nicht der gesamte Probenraum. Als Schlüsselbeispiel ist bekannt, …

13 confidence-interval  maximum-likelihood  inference 

Im Modell y=Xβ+ϵy=Xβ+ϵ{y} = X \beta + \epsilon können wir ββ\beta mit der Normalgleichung ：abschätzen. β^=(X′X)−1X′y,β^=(X′X)−1X′y,\hat{\beta} = (X'X)^{-1}X'y,und wir konnten erhalten y =X β .y^=Xβ^.y^=Xβ^.\hat{y} = X \hat{\beta}. Der Vektor der Residuen wird geschätzt durch ϵ^=y−Xβ^=(I−X(X′X)−1X′)y=Qy=Q(Xβ+ϵ)=Qϵ,ϵ^=y−Xβ^=(I−X(X′X)−1X′)y=Qy=Q(Xβ+ϵ)=Qϵ,\hat{\epsilon} = y - X \hat{\beta} = (I - X (X'X)^{-1} X') y = Q …

13 regression  least-squares  inference 

In der Elementarstatistik habe ich gelernt, dass mit einem allgemeinen linearen Modell Beobachtungen unabhängig sein müssen, damit Schlussfolgerungen gültig sind. Wenn Clustering auftritt, kann die Unabhängigkeit möglicherweise nicht länger aufrecht erhalten werden, was zu ungültigen Schlussfolgerungen führt, sofern dies nicht berücksichtigt wird. Eine Möglichkeit, eine solche Clusterbildung zu berücksichtigen, besteht …

13 r  mixed-model  inference  independence 

Ich lese einen Kommentar zu einem Artikel und der Autor stellt fest, dass manchmal, auch wenn die Schätzer (ermittelt nach ML oder maximaler Quasilikelihood) nicht konsistent sind, die Potenz eines Likelihood-Ratio-Tests oder Quasi-Likelihood-Ratio-Tests immer noch konvergieren kann 1, da die Anzahl der beobachteten Daten gegen unendlich tendiert (Testkonsistenz). Wie und …

13 mathematical-statistics  references  inference  power  consistency 

Umfasst der Begriff "statistische Inferenz" nur Hypothesentests oder umfasst er auch Punktschätzung, Intervallschätzung usw. Autorisierende Referenzen werden sehr geschätzt.

13 inference  terminology 

Als Reaktion auf eine wachsende Zahl von Statistikern und Forschern, die den Nutzen von Nullhypothesentests (NHT) für die Wissenschaft als kumulatives Unterfangen kritisieren, hat die Task Force für statistische Inferenz der American Psychological Association ein völliges Verbot von NHT vermieden, aber stattdessen vorgeschlagen, dass Forscher geben die Effektgrößen zusätzlich zu …

13 bayesian  confidence-interval  effect-size  inference 

Ich arbeite derzeit als Lehrassistentin an meiner Universität in einem Einführungskurs für Statistik (für Medizinstudenten). Offline gibt es viele Bücher mit Informationen, die dem Lehrer helfen sollen. Was mich jedoch interessiert, ist, ob Sie mich auf (gute) Ressourcen verweisen könnten , die online verfügbare Übungen (mit Lösungen) zu Statistiken bereitstellen? …

13 probability  references  inference  descriptive-statistics  teaching 

Betrachten Sie das lineare Regressionsmodell y=Xβ+uy=Xβ+u\mathbf{y}=\mathbf{X\beta}+\mathbf{u} , u∼N(0,σ2I)u∼N(0,σ2I)\mathbf{u}\sim N(\mathbf{0},\sigma^2\mathbf{I}) , E(u∣X)=0E(u∣X)=0E(\mathbf{u}\mid\mathbf{X})=\mathbf{0} . Sei vs .H 1 : σ 2 0 & ne; σ 2H0:σ20=σ2H0:σ02=σ2H_0: \sigma_0^2=\sigma^2H1:σ20≠σ2H1:σ02≠σ2H_1: \sigma_0^2\neq\sigma^2 Wir können ableiten, dass , wobei . Und ist die typische Notation für die Vernichtermatrix, , wobei die abhängige Variable ist \ mathbf {y} …

13 regression  hypothesis-testing  mathematical-statistics  inference 

Ich habe in stats.stackexchange gegoogelt und gesucht, aber ich kann die Formel zum Berechnen eines 95% -Konfidenzintervalls für einen -Wert für eine lineare Regression nicht finden. Kann es jemand bereitstellen?R2R2R^2 Nehmen wir einmal an, ich hätte die folgende lineare Regression in R ausgeführt. Wie würde ich ein 95% -Konfidenzintervall für …

13 r  regression  confidence-interval  inference  r-squared 

Meine Frage ergibt sich aus der folgenden Tatsache. Ich habe Beiträge, Blogs, Vorträge sowie Bücher über maschinelles Lernen gelesen. Mein Eindruck ist, dass Praktiker des maschinellen Lernens vielen Dingen, die Statistiker / Ökonometrie interessieren, gleichgültig gegenüberstehen. Insbesondere betonen Praktiker des maschinellen Lernens die Vorhersagegenauigkeit gegenüber der Inferenz. Ein solches Beispiel …

13 machine-learning  self-study  inference 

MLE = Maximum Likelihood Estimation MAP = Maximum a posteriori MLE ist insofern intuitiv / naiv, als es nur mit der Beobachtungswahrscheinlichkeit bei gegebenem Parameter (dh der Wahrscheinlichkeitsfunktion) beginnt und versucht, den Parameter zu finden, der der Beobachtung am besten entspricht . Das Vorwissen wird jedoch nicht berücksichtigt. MAP erscheint …

13 machine-learning  bayesian  estimation  maximum-likelihood  inference