«inference» 태그된 질문

보자 . Fisher 정보 매트릭스는 다음과 같이 정의됩니다.θ ∈ R엔θ∈Rn\theta \in R^{n} 나는( θ )I , J= − E[ ∂2로그( f( X| θ))∂θ나는∂θ제이∣∣∣θ ]I(θ)i,j=−E[∂2log⁡(f(X|θ))∂θi∂θj|θ]I(\theta)_{i,j} = -E\left[\frac{\partial^{2} \log(f(X|\theta))}{\partial \theta_{i} \partial \theta_{j}}\bigg|\theta\right] Fisher Information Matrix가 양의 반올림임을 어떻게 증명할 수 있습니까?

18 inference  linear-algebra  fisher-information 

예측 모델을 구축 할 때 정규화의 이점에 대해 알고 있습니다 (바이어스 vs. 분산, 과적 합 방지). 그러나 회귀 모델의 주요 목적이 계수에 대한 추론 일 때 정규화 (lasso, ridge, elastic net)를 수행하는 것이 좋은 아이디어인지 궁금합니다. 나는 사람들의 생각과이를 다루는 학술지나 비 학술 기사에 대한 링크를 듣고 싶습니다.

18 inference  lasso  ridge-regression  elastic-net  selectiveinference 

나는 AW van der Vaart, asymptotic statistics (1998)를 따르고 있습니다. 그는 통계 실험과 통계 모델과는 다르다고 주장하지만, 둘 다 정의하지는 않습니다. 내 질문: (1) 통계 실험, (2) 통계 모델 및 (3) 통계 실험을 통계 모델과 구분할 수있는 핵심 요소는 무엇입니까?

17 mathematical-statistics  inference  experiment-design  descriptive-statistics  model 

설명 통계에 대한 p- 값을 찾아야합니다. 그러나 p- 값이 테스트 통계를위한 것임을 이해합니다. 내가 실수하지 않으면 p- 값은 귀무 가설이 참인 경우 검정 통계량만큼 극단적 인 값을 관찰 할 확률입니다.

17 hypothesis-testing  descriptive-statistics  inference 

pdf와 pmf 및 cdf에 동일한 정보가 포함되어 있습니까? 나를 위해 pdf는 특정 지점 (기본적으로 확률 아래의 영역)에 전체 확률을 제공합니다. pmf는 특정 지점의 확률을 제공합니다. cdf는 특정 지점에서 확률을 제공합니다. 나에게 pdf와 cdf는 같은 정보를 가지고 있지만 pmf는 분포에 대한 점 x을 가질 확률을 제공하지 않기 때문에 그렇지 않습니다 .

17 probability  distributions  pdf  inference  cdf 

에서 라이브러리의 함수를 R사용 하여 분류를 수행합니다. LDA를 이해하면 입력 x 에 레이블 y 가 할당되어 p ( y | x ) 를 최대화 합니까?ldaMASS엑스엑스x와이와이yp ( y| x)피(와이|엑스)p(y|x) 그러나 X = ( L의 경우 → g1 , L의 경우 → g2 )엑스=(엘ㅏ지1,엘ㅏ지2)x=(Lag1,Lag2)와이= D i r e c t i o …

17 r  discriminant-analysis  inference 

통계가 응용 과학이라고 말하는 것이 공평하다고 생각합니다. 평균과 표준 편차를 계산할 때 누군가가 그 숫자에 따라 몇 가지 결정을 내리려고하기 때문입니다. 좋은 통계학자가 되려면 샘플 데이터를 신뢰할 수 있고 관심있는 실제 데이터를 완전히 잘못 표시하는 통계 테스트가있을 때 "감지"할 수 있기를 바랍니다. 분석에 관심이있는 프로그래머가 되려면 빅 데이터 세트 통계와 …

16 references  inference  descriptive-statistics  history  fallacy 

하나의 고정 효과 (조건)와 두 개의 임의 효과 (대상 내 설계 및 쌍으로 인해 참가자)가있는 혼합 효과 모델을 사용하여 데이터 세트를 분석하고 있습니다. lme4패키지로 모델이 생성되었습니다 exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). 다음으로, 고정 효과 (조건)없이 모형에 대해이 모형의 우도 비 검정을 수행했으며 유의 한 차이가 있습니다. 내 데이터 세트에는 3 가지 조건이 있으므로 다중 …

16 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

주어진 추론 문제에 대해, 베이지안 접근 방식은 대개 형태와 결과가 Fequentist 접근 방식과 다르다는 것을 알고 있습니다. 상용 주의자들 (보통 저를 포함)은 종종 그들의 방법이 이전을 필요로하지 않기 때문에 "심사 주도"보다 "데이터 주도"라고 지적합니다. 물론, 베이지안은 비 정보적인 선행을 지적 할 수도 있고, 실용적이라면 실제로는 매우 확산 된 선행을 사용할 …

15 bayesian  inference  likelihood  likelihood-ratio  frequentist 

베이지안 추론이 다루기 힘든 문제를 일으키는 이유를 이해하는 데 문제가 있습니다. 문제는 종종 다음과 같이 설명됩니다. 내가 이해하지 못하는 것은이 적분이 처음부터 평가되어야하는 이유입니다. 적분의 결과는 단순히 정규화 상수 (데이터 세트 D가 주어짐) 인 것 같습니다. 왜 사후 분포를 우변의 분자로 계산 한 다음 사후 분포에 대한 적분이 1이되도록 요구하여이 …

15 bayesian  inference 

지난 3 년간 많은 책에서 통계를 연구 해 왔으며이 사이트 덕분에 많은 것을 배웠습니다. 그럼에도 불구하고 하나의 근본적인 질문은 여전히 ​​답이 남아 있습니다. 매우 간단하거나 어려운 답변이있을 수 있지만 통계에 대한 깊은 이해가 필요하다는 것을 알고 있습니다. 모델을 데이터에 맞출 때 (빈번주의 또는 베이지안 접근법), 우리는 가능성, 이전 또는 커널 …

15 modeling  inference  aic 

일부 베이지안들은 연구자의 의도에 따라 "독특한 샘플링 분포가 없다"는 잦은 추론을 공격한다 (Kruschke, Aguinis, & Joo, 2012, p. 733). 예를 들어 한 연구원이 데이터 수집을 시작했지만 40 명이 참여한 후 그의 자금이 예기치 않게 삭감되었다고 가정 해 보겠습니다. 샘플링 분포 (및 후속 CI 및 p- 값)는 어떻게 여기에서도 정의됩니까? 각 …

15 distributions  inference  frequentist 

이 질문은 Galit Shmueli의 논문 "설명 또는 예측"을 참조 합니다. 구체적으로 1.5 절, "설명과 예측이 다르다"에서 Shmueli 교수는 다음과 같이 썼다. 설명 모델링에서 초점은 기본 이론의 가장 정확한 표현을 얻기 위해 편향을 최소화하는 데 있습니다. 내가 신문을 읽을 때마다 당황했습니다. 추정의 편향을 최소화하는 것은 어떤 의미에서 기본 이론을 가장 정확하게 …

15 predictive-models  inference  bias  unbiased-estimator  explanatory-models 

모델이 개별 데이터 포인트를 예측하는 데는 좋지 않지만 확고한 추세를 설정했음을 의미한다는 것을 이해합니다 (예 : x가 올라가면 y가 올라갑니다).

14 regression  inference  r-squared  linear 

방금 통계 온라인 코스 소개의 일부인 통계적 추론 ( "비율과 평균 비교")에 대한 강의를 보았습니다. 자료는 항상 그렇듯이 나에게 의미가 없었습니다. (지금까지 나는이 물건들을 수십 번 보았을 것입니다. 나는 회의 론적 독자를 설득하는 문제를 심각하게 다루는 "기본 통계 -101"(점 추정, 추정 평가, 통계적 추론, 가설 검정, 연구 설계)에 관한 책을 …

14 references  inference  point-estimation