«inference» 태그된 질문

작은 데이터 세트 (21 개의 관찰)로 작업하고 있으며 R에 다음과 같은 정상적인 QQ 플롯이 있습니다. 음모가 정규성을 지원하지 않는 경우 기본 분포에 대해 무엇을 추론 할 수 있습니까? 오른쪽으로 치우친 분포가 더 적합 할 것 같습니다. 맞습니까? 또한 데이터에서 다른 결론을 도출 할 수 있습니까?

172 r  data-visualization  inference  qq-plot 

통계학에 관심을 갖게되면 이분법 적 "Frequentist"와 "Bayesian"은 곧 평범 해집니다 (그리고 누가 Nate Silver의 The Signal and Noise를 읽지 못했 습니까?). 대화와 입문 과정에서 관점은 압도적으로 빈번하다 ( MLE , 값). 그러나 베이 즈 공식에 감탄 하고 일반적으로 접선으로 이전 분포 에 대한 아이디어를 다루는 데 시간이 조금 걸리는 경향이 …

92 bayesian  mathematical-statistics  inference  bayes  frequentist 

분산 개념을 누군가에게 설명하는 가장 깨끗하고 쉬운 방법은 무엇입니까? 직관적으로 무엇을 의미합니까? 자녀에게 이것을 설명한다면 어떻게해야할까요? 특히 분산과 위험을 연관시킬 때 분명히 설명하기 어려운 개념입니다. 나는 수학적으로 그것을 이해하고 그렇게 설명 할 수 있습니다. 그러나 실제 현상을 설명 할 때 어떻게 분산을 이해하게하는지, 그리고 그것이 '실제 세계'에 적용 할 수있게하는 …

81 distributions  variance  standard-deviation  inference  intuition 

제목에 대한 나의 질문은 자명하지만, 나는 약간의 맥락을 제시하고 싶습니다. ASA는 이번 주 초“ p- 값 : 맥락, 프로세스 및 목적 ” 에 관한 성명을 발표했으며 , p- 값에 대한 여러 가지 일반적인 오해를 설명하고, 문맥과 생각없이 사용하지 않도록주의 할 것을 요구했다. 모든 통계적 방법). Matloff 교수는 ASA에 대한 응답으로 …

64 hypothesis-testing  bayesian  p-value  inference  frequentist 

다음 발췌 부분은 다음과 같습니다. 단측 및 양측 테스트의 차이점은 무엇입니까? UCLA의 통계 도움말 사이트에서 ... 다른 방향으로 영향을 미치지 않은 결과를 고려하십시오. 기존 약물에 비해 개선 된 것으로 생각되는 새로운 약물을 개발했다고 상상해보십시오. 개선 사항을 감지하는 능력을 최대화하기 위해 단측 테스트를 선택하십시오. 그렇게하면 새로운 약이 기존 약보다 효과가 적은지 …

59 hypothesis-testing  statistical-significance  inference 

관심이 단순히 모델의 매개 변수 (포인트 및 / 또는 간격 추정)를 추정하고 사전 정보가 신뢰할 수없고 약하지 않은 경우 (이는 약간 모호하지만 알고있는 시나리오를 설정하려고합니다. 이전이 어렵다) ... 왜 누군가가 전통적인 접근 방식 대신 '비 정보 적'부적절한 선행과 함께 베이지안 접근 방식을 사용하려고합니까?

44 bayesian  inference  prior  likelihood  information 

이것은 기본적인 문제 인 것처럼 보이지만 실제로 두 가지 회귀 분석에서 계수의 동등성을 테스트하는 방법을 모른다는 것을 깨달았습니다. 누구든지 이것에 대해 약간의 빛을 비출 수 있습니까? 더 공식적으로, 나는 다음과 같은 두 개의 회귀 분석을 실행한다고 가정 및 곳 회귀의 설계 행렬을 의미 , 그리고 회귀의 계수의 벡터에 . 하는 …

44 hypothesis-testing  inference 

데이터 특성 (관찰 횟수 등) 및 / 또는 포함 된 변수를 기반으로 사용해야하는 부트 스트랩 샘플 수에 관한 일반적인 경험 법칙을 누군가가 알고 있는지 궁금합니다.

40 bootstrap  inference  monte-carlo 

RA Fisher의 최근 기여 중 하나는 기준 간격과 기준 원칙 논거 였습니다. 그러나이 접근 방식은 빈번하거나 베이지안 원칙적 주장만큼 인기가 없습니다. 기준 논증은 무엇이며 왜 받아 들여지지 않았습니까?

33 inference  philosophical  fiducial 

기초 저학년 통계 과정에서 학생들은 (일반적으로?) 모집단의 평균에 대한 가설 테스트를받습니다. 초점이 중간이 아닌 평균에있는 이유는 무엇입니까? 내 생각에 중심 제한 정리로 인해 평균을 테스트하는 것이 더 쉽지만 교육받은 설명을 읽고 싶습니다.

32 hypothesis-testing  mean  inference  median 

예제를 통해이 질문을 제안하겠습니다. 보스턴 주택 가격 데이터 세트와 같은 데이터 세트가 있고 연속적이고 범주 형 변수가 있다고 가정합니다. 여기에는 1에서 10까지의 "품질"변수와 판매 가격이 있습니다. 품질에 대한 컷오프를 (임의로) 생성하여 데이터를 "낮음", "중간"및 "고품질"주택으로 분리 할 수 ​​있습니다. 그런 다음 이러한 그룹을 사용하여 판매 가격의 히스토그램을 서로 비교할 수 …

31 hypothesis-testing  data-visualization  p-value  dataset  inference 

때로는 보고서에 p- 값과 내가 제공 한 기타 추론 통계에 대한 면책 ​​조항이 포함되어 있습니다. 샘플이 무작위가 아니기 때문에 그러한 통계는 엄격하게 적용되지 않을 것이라고 말합니다. 내 특정 문구는 일반적으로 각주로 제공됩니다. "엄격히 말해서, 추론 통계는 무작위 표본 추출의 상황에서만 적용 할 수 있지만, 우리는 중요하지 않은 표본에 대해서도 편리한 …

31 inference  p-value 

기계 학습 의 맥락에서 "추론"과 "추정"의 차이점은 무엇입니까 ? 초보자로서 우리는 임의 변수를 추론 하고 모델 매개 변수를 추정 한다고 생각합니다 . 내 이해가 맞습니까? 그렇지 않다면 차이점은 무엇이며 언제 사용해야합니까? 또한 "학습"의 동의어는 무엇입니까?

30 machine-learning  inference  terminology 

예를 들어 내 문제를 설명하겠습니다. {나이, 성별, 국가, 지역, 도시}와 같은 속성이 주어진 개인의 소득을 예측한다고 가정합니다. 당신은 이와 같은 훈련 데이터 세트를 가지고 있습니다 train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train CountryID RegionID CityID Age …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

당신은 무작위로 샘플을 채취하고 그것이 같이 명확하게 반영하지 않고 볼 수있는 경우에는 어떻게 최근 질문 . 예를 들어 모집단 분포가 0을 기준으로 대칭 인 것으로 가정하고 무작위로 추출한 표본에 불균형 긍정적 및 부정적 관측치가 있고 불균형이 통계적으로 유의하면 어디에서 벗어날 수 있습니까? 치우친 표본을 기반으로 모집단에 대해 어떤 합리적인 진술을 …

28 sampling  experiment-design  inference  sample