«frequentist» 태그된 질문

Bayesians는 그들의 접근 방식이 잦은 접근 방식을 일반화한다고 주장합니까? 비 정보적인 선행을 사용할 수 있기 때문에 전형적인 잦은 모델 구조를 회복 할 수 있습니까? 이 논쟁이 실제로 사용된다면 내가 읽을 수있는 곳을 누구든지 언급 할 수 있습니까? 편집 :이 질문은 내가 그것을 표현하는 방식과 정확히 일치하지 않을 수 있습니다. 문제는 …

12 bayesian  references  frequentist 

누군가가 말했다면 "이 방법은 MLE를 사용 하여 을 최대화하는 매개 변수에 대한 점 추정치를 사용 하므로 빈번하고 더 이상 베이지안이 아닙니다."P ( x | θ )P(x|θ)\mathrm{P}(x|\theta) 동의하겠습니까? 배경에 대한 업데이트 : 최근에 빈번하다고 주장하는 논문을 읽었습니다. 나는 그들의 주장에 동의하지 않는다. 기껏해야 그것이 모호하다고 느낀다. 이 논문은 MLE (또는 그 …

12 bayesian  maximum-likelihood  likelihood  frequentist  philosophical 

배경 : 나는 사회 심리학 박사 학위를 받았는데, 이론적 통계와 수학은 정량적 교과 과정에서 거의 다루지 않았습니다. 저학년과 대학원을 통해, 나는 "고전적인"빈번한 틀을 통해 (사회 과학 분야의 많은 사람들과 마찬가지로) 배웠습니다. 지금, 나는 또한 R을 사랑하고 방법의 일을하게되었는지 확인하기 위해 시뮬레이션 방법을 사용하여 방법을수학 증거보다 더 의미가 있습니다 (다시 : …

11 probability  bayesian  simulation  monte-carlo  frequentist 

잦은 통계에서 95 % 신뢰 구간은 무한 횟수 반복 될 경우 시간의 실제 매개 변수 95 %를 포함하는 구간 생성 절차입니다. 이것이 왜 유용한가요? 신뢰 구간은 종종 오해됩니다. 매개 변수가 95 % 확신 할 수있는 구간 이 아닙니다 (유사한 베이지안 신뢰 구간을 사용하지 않는 한). 신뢰 구간은 미끼와 같은 느낌입니다. …

11 hypothesis-testing  bayesian  mathematical-statistics  confidence-interval  frequentist 

나는 블로그 게시물에이 이미지를 가로 질러왔다 여기 . 나는 그 진술을 읽는 것이이 남자와 똑같은 표정을 이끌어 내지 못했다는 것에 실망했다. 그렇다면 귀무 가설이 빈번한 사람들이 정보가없는 사전을 어떻게 표현하는지에 대한 진술의 의미는 무엇입니까? 정말 사실입니까? 편집 : 나는 누군가가 느슨한 의미 에서조차 진술을 진실하게하는 자선 해석을 제공 할 수 …

11 hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior 

mgcv에 대한 패키지는 R텐서 제품의 상호 작용을 피팅에 대한 두 가지 기능이 있습니다 : te()와 ti(). 나는 둘 사이의 기본 노동 분열을 이해한다 (비선형 상호 작용에 적합하고이 상호 작용을 주요 효과와 상호 작용으로 분해). 내가 이해할 수없는 것은 왜 te(x1, x2)와 ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(약간) 다른 결과가 발생할 …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

내 실제 질문은 마지막 두 단락에 있지만 동기를 부여합니다. 알려진 분산으로 정규 분포를 따르는 랜덤 변수의 평균을 추정하려고 시도하면 평균보다 균일 한 분포를 가지면 우도 함수에 비례하는 사후 분포가 발생한다는 것을 읽었습니다. 이러한 상황에서 베이지안 신뢰할 수있는 구간은 빈번한 신뢰 구간과 완벽하게 겹치며, 베이지안 최대 사후 추정치는 빈번한 최대 우도 …

11 bayesian  maximum-likelihood  posterior  frequentist 

저는 회귀 분석, 다른 기계 학습 유형 알고리즘 및 프로그래밍 (데이터 분석 및 일반 소프트웨어 개발 모두)에 대한 탄탄한 경험을 가진 실무 데이터 과학자입니다. 대부분의 작업 생활은 예측 정확도 (다양한 비즈니스 제약 조건 하에서 작업)를위한 모델을 구축하고 내 자신 및 다른 작업을 지원하는 데이터 파이프 라인을 구축하는 데 중점을 두었습니다. …

10 hypothesis-testing  references  frequentist  inference 

문제 간단한 2- 가우스 혼합 모집단의 모형 매개 변수를 적합하게 만들고 싶습니다. 베이지안 방법에 대한 과대 광고가 주어지면이 문제에 대해 베이지안 추론이 전통적인 피팅 방법보다 더 나은 도구인지 이해하고 싶습니다. 지금까지 MCMC는이 장난감 예제에서 성능이 좋지 않지만 아마도 간과했을 것입니다. 코드를 보자. 도구들 파이썬 (2.7) + scipy stack, lmfit 0.8 …

10 bayesian  gaussian-mixture  frequentist  pymc  method-comparison 

폐쇄되었습니다 . 이 질문은 의견 기반 입니다. 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 이 게시물 을 편집 하여 사실과 인용으로 답변 할 수 있도록 질문을 업데이트하십시오 . 작년에 문을 닫았 습니다 . 100 대 미국 뉴스 통계 프로그램의 연구 영역을 살펴보면 거의 모두 베이지안 통계가 무겁습니다. 그러나 저학년 학교에가더라도 …

10 bayesian  frequentist 

``확률 ''에서 빈번한 사람들이 이해하는 것에 대한 공식적인 (수학적) 정의가 있습니까? 나는 그것이``장기적으로 ''상대적 발생 빈도라는 것을 읽었지만 그것을 정의하는 공식적인 방법이 있습니까? 해당 정의를 찾을 수있는 알려진 참조가 있습니까? 편집하다: 잦은 주의자 (@whuber의 의견 및 해당 답변 아래의 @Kodiologist 및 @Graeme Walsh에 대한 나의 의견 참조)는이 장기적인 상대 빈도가 …

10 probability  frequentist  definition 

알았어요. 제 원래의 메시지는 응답을 이끌어 내지 못했습니다. 질문을 다르게하겠습니다. 나는 결정 이론적 관점에서 추정에 대한 나의 이해를 설명하는 것으로 시작할 것이다. 나는 공식적인 훈련이 없으며 어떤 식 으로든 내 생각에 결함이 있다고해도 놀라지 않을 것입니다. 손실 함수 가 있다고 가정 합니다. 예상되는 손실은 (자주적인) 위험입니다.L(θ,θ^(x))L(θ,θ^(x))L(\theta,\hat\theta(x)) R(θ,θ^(x))=∫L(θ,θ^(x))L(θ,θ^(x))dx,R(θ,θ^(x))=∫L(θ,θ^(x))L(θ,θ^(x))dx,R(\theta,\hat\theta(x))=\int L(\theta,\hat\theta(x))\mathcal{L}(\theta,\hat\theta(x))dx, 여기서 는 …

10 bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk 

R에 이산 시간 모델을 맞추려고하지만 어떻게 해야할지 모르겠습니다. 종속 변수를 각 시간 관찰마다 하나씩 다른 행 glm으로 구성하고 logit 또는 cloglog 링크와 함께 함수를 사용할 수 있다는 것을 읽었습니다. 이런 의미에서, 나는 세 개의 열이 있습니다 : ID, Event(각 시간 경과시 1 또는 0) 및 Time Elapsed(관측 시작부터 ) 그리고 …

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Casella와 Berger 는 ML 추정기의 불변성을 다음과 같이 말합니다. 그러나 그들은 완전히 임시적이고 무의미한 방식 으로 의 "가능성"을 정의하는 것 같습니다 .ηη\eta 간단한 사례 wheter 에 확률 이론의 기본 규칙을 적용하면 대신 다음과 같은 결과가 나타납니다. 이제 베이 즈 정리를 적용한 다음 와 는 상호 배타적이므로 합산 규칙을 ​​적용 할 …

9 self-study  bayesian  maximum-likelihood  frequentist  invariance 

질문: p- 값에 대한 하나의 일반적인 오해 는 귀무 가설이 참일 가능성을 나타냅니다. 나는 그것이 옳지 않다는 것을 알고 있으며, 귀무 가설이 참이라는 것을 감안할 때 p- 값 은 샘플을 극도로 찾을 가능성 만 나타냅니다 . 그러나 직관적으로, 후자를 통해 첫 번째를 도출 할 수 있어야합니다. 아무도이 일을하지 않는 이유가 …

9 hypothesis-testing  bayesian  p-value  frequentist