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

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Was ist der Unterschied zwischen der Konditionierung von Regressoren und der Behandlung als fixiert?
Manchmal nehmen wir an, dass Regressoren fest sind, dh sie sind nicht stochastisch. Ich denke , das bedeutet , dass alle unsere Prädiktoren, Parameterschätzungen usw. bedingungslos sind, oder? Darf ich überhaupt so weit gehen, dass es sich nicht mehr um Zufallsvariablen handelt? Wenn wir andererseits akzeptieren, dass die meisten Regressoren …
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(interagierende) MCMC für multimodalen posterioren
Ich versuche mit MCMC von einem Posterior zu probieren, der viele Modi hat, die besonders weit voneinander entfernt sind. Es scheint, dass in den meisten Fällen nur einer dieser Modi die 95% HPD enthält, die ich suche. Ich habe versucht, Lösungen zu implementieren, die auf temperierten Simulationen basieren, aber dies …
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Wie kann man beobachtete mit erwarteten Ereignissen vergleichen?
Angenommen, ich habe eine Stichprobe von Häufigkeiten von 4 möglichen Ereignissen: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 und ich habe die erwarteten Wahrscheinlichkeiten, dass meine Ereignisse eintreten: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Mit der Summe der beobachteten …
9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 
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Berechnen Sie die ROC-Kurve für Daten
Ich habe also 16 Studien, in denen ich versuche, eine Person anhand eines biometrischen Merkmals mithilfe von Hamming Distance zu authentifizieren. Mein Schwellenwert ist auf 3,5 eingestellt. Meine Daten sind unten und nur Versuch 1 ist ein wahres Positiv: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 …
9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 
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Vollständige Statistik für
Ich würde gerne wissen, ob die Statistik vollständig ist für in einer -Einstellung. σ2N(μ,σ2)T.( X.1, … , X.n) = ∑ni = 1( X.ich- X.¯n)2n - 1T(X1,…,Xn)=∑i=1n(Xi−X¯n)2n−1T(X_1,\ldots,X_n)=\frac{\sum_{i=1}^n (X_i-\bar{X}_n)^2}{n-1}σ2σ2\sigma^2N.( μ , σ2)N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2) Hängt dies davon ab, ob zuvor bekannt ist oder nicht? Wenn für vollständig ist , dann ist es von Lehmann-Scheffé …
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Warum ist die Grenzwahrscheinlichkeit schwer / schwer abzuschätzen?
Ich habe hier eine allgemein grundlegende Frage zu stellen, die mich seit einiger Zeit beunruhigt. Während des größten Teils meiner Lektüre der Bayes'schen Statistik wurde sachlich festgestellt, dass die Grenzwahrscheinlichkeit oft unlösbar oder schwer abzuschätzen ist. Warum? Zu den häufig genannten Gründen gehören Aussagen über die hochdimensionale Natur des zu …
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Vervollständigen Sie eine ausreichende Statistik
Ich habe vor kurzem angefangen, statistische Inferenz zu studieren. Ich habe verschiedene Probleme durchgearbeitet und dieses hat mich völlig verblüfft. Sei X1,…,XnX1,…,XnX_1,\dots,X_n eine Zufallsstichprobe aus einer diskreten Verteilung, die mit Wahrscheinlichkeit 1313\frac{1}{3} die Werteθ−1, θ, or θ+1θ−1, θ, or θ+1\theta-1,\space\theta,\space\text{or}\space\theta+1, wobeiθθ\theta; eine ganze Zahl ist. Zeigen Sie, dass es keine …
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Was sind die jüngsten Arbeiten und Forschungsbereiche im Bereich der asymptotischen Inferenz (Theorie großer Stichproben)?
Was sind einige aktuelle bedeutende theoretische Arbeiten, die auf dem Gebiet der asymptotischen Inferenz / Theorie großer Stichproben durchgeführt wurden? Was ist der aktuelle Forschungsumfang in diesem Bereich? Gibt es ein offenes Problem oder bestimmte Bereiche, in denen sich die Theorie in jüngster Zeit entwickelt? Oder ist es ein totes …
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Wie ist Vorwissen in einem rein bayesianischen Rahmen möglich?
Dies ist eher eine philosophische Frage, aber wie bildet man aus rein bayesianischer Sicht tatsächlich Vorwissen? Wenn wir vorherige Informationen benötigen, um gültige Schlussfolgerungen zu ziehen, scheint es ein Problem zu geben, wenn wir auf frühere Erfahrungen zurückgreifen müssen, um die heutigen Prioritäten zu rechtfertigen. Wir haben offenbar die gleiche …
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Gibt es einen Test / eine Technik / eine Methode zum Vergleichen der Zerlegung von Hauptkomponenten zwischen Proben?
Gibt es eine methodische Möglichkeit, die Richtungen, Größen usw. der PCA-Ergebnisse für verschiedene Proben aus derselben Population zu vergleichen? Ich lasse die Art des Tests absichtlich vage, weil ich all die verschiedenen Möglichkeiten hören möchte ... zB könnte es einen Test geben (und ich spekuliere hier), der die Größen der …
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Auswahl nicht informativer Prioritäten
Ich arbeite an einem Modell, das auf einer hässlichen parametrisierten Funktion beruht, die als Kalibrierungsfunktion für einen Teil des Modells fungiert. Bei Verwendung einer Bayes'schen Einstellung muss ich nicht informative Prioritäten für die Parameter erhalten, die meine Funktion beschreiben. Ich weiß, dass ich im Idealfall Referenz- oder zumindest Jeffreys-Prioritäten ableiten …
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Das Behrens-Fisher-Problem verstehen
Dieser Abschnitt von diesem Artikel sagt: Ronald Fisher führte 1935 eine Referenzinferenz ein, um sie auf dieses Problem anzuwenden. Er bezog sich auf eine frühere Arbeit von WV Behrens von 1929. Behrens und Fisher vorgeschlagen , um die Wahrscheinlichkeitsverteilung zu finden wobeiˉx1undˉx2die beiden Stichprobenmittel sind unds1unds2ihre Standardabweichungen sind. [. . …
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Mischungsmodelle und Dirichlet-Prozessmischungen (Vorlesungen oder Arbeiten für Anfänger)
Im Zusammenhang mit Online-Clustering finde ich oft viele Artikel, die über "Dirichlet-Prozess" und "endliche / unendliche Mischungsmodelle" sprechen. Angesichts der Tatsache, dass ich noch nie Dirichlet-Prozess- oder Mischungsmodelle verwendet oder gelesen habe. Kennen Sie Vorschläge für Einführungsvorträge oder leicht verständliche Artikel?
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