Als «philosophical» getaggte Fragen

Bei Fragen zur PHILOSOPHIE der Statistik oder Wahrscheinlichkeit: Interpretationen der Wahrscheinlichkeit, grundlegende Probleme mit frequentistischen / Bayes'schen Statistiken usw. Verwenden Sie dieses Tag nicht für allgemein spekulative (auch als "philosophisch" bezeichnete) Fragen.

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Liefert ein Konfidenzintervall tatsächlich ein Maß für die Unsicherheit einer Parameterschätzung?
Ich habe einen Blog-Beitrag des Statistikers William Briggs gelesen, und die folgende Behauptung hat mich gelinde gesagt interessiert. Was halten Sie davon? Was ist ein Konfidenzintervall? Es ist natürlich eine Gleichung, die Ihnen ein Intervall für Ihre Daten liefert. Es soll ein Maß für die Unsicherheit einer Parameterschätzung liefern. Nun, …
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Wann ist ein fester Effekt wirklich fest?
Betrachten sie ein lineares unbeobachteten Effekt - Modell des Typs: yit=Xitβ+ci+eityit=Xitβ+ci+eity_{it} = X_{it}\beta + c_{i} + e_{it} wobei ccc eine unbeobachtet aber zeitinvariante Charakteristik und eee ist ein Fehler, iii und ttt - Index Einzelbeobachtungen und die Zeit, beziehungsweise. Der typische Ansatz bei einer Regression mit festen Effekten (FE) besteht …
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Die Zukunft der Statistik
Diese Frage kam mir in den Sinn, als ich in einem öffentlichen Vortrag über ungelöste Fragen der Mathematik saß. Es ist bekannt, dass es noch viele ungelöste mathematische Fragen gibt. Ich habe darüber nachgedacht, was die ungelösten Probleme in der Statistik sind. Nachdem ich einige Zeit damit verbracht habe, dieses …
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Konfidenzintervall und Wahrscheinlichkeit - wo liegt der Fehler in dieser Aussage?
Wenn jemand eine Erklärung wie folgt abgibt: "Insgesamt hatten Nichtraucher, die Umweltrauch ausgesetzt waren, ein relatives Risiko für koronare Herzerkrankungen von 1,25 (95-Prozent-Konfidenzintervall, 1,17 bis 1,32) im Vergleich zu Nichtrauchern, die keinem Rauch ausgesetzt waren." Was ist das relative Risiko für die Gesamtbevölkerung? Wie viele Dinge hängen mit einer koronaren …
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Online-Ressourcen für die Philosophie der Kausalität für kausale Folgerungen
Können Sie Bücher, Artikel, Aufsätze, Online-Tutorials / Kurse usw. empfehlen, die für einen Epidemiologen / Biostatistiker interessant und nützlich wären, um etwas über die Philosophie der Kausalität / kausalen Folgerung zu lernen? Ich weiß ziemlich viel darüber, wie man tatsächlich kausale Schlussfolgerungen aus einem Epi- und Biostat-Framework zieht, aber ich …
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Auswirkungen der aktuellen Debatte auf die statistische Signifikanz
In den letzten Jahren haben verschiedene Wissenschaftler ein nachteiliges Problem beim Testen wissenschaftlicher Hypothesen angesprochen, das als "Freiheitsgrad der Forscher" bezeichnet wird. Dies bedeutet, dass Wissenschaftler während ihrer Analyse zahlreiche Entscheidungen treffen müssen, die darauf abzielen, mit einem p-Wert <5% zu finden. Diese zweideutigen Entscheidungen sind zum Beispiel, welcher Fall …
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P-Werte und Wahrscheinlichkeitsprinzip
Diese Frage stellte sich im Unterricht: Wenn wir p-Werte verwenden, um Hypothesen für ein Experiment zu bewerten, welchen Teil des Wahrscheinlichkeitsprinzips befolgen wir nicht: Suffizienz oder Konditionalität ? Meine Intuition wäre, Suffizienz zu sagen , da die Berechnung eines p-Werts auf unbeobachteten Ergebnissen eines Experiments beruht und Suffizienz sich mehr …
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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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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 …
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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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