«inference» 태그된 질문

내 질문은 다음 사실에서 비롯됩니다. 나는 기계 학습에 관한 책뿐만 아니라 게시물, 블로그, 강의를 읽었습니다. 기계 학습 전문가들이 통계 학자 / 경제학자들이 관심을 갖는 많은 것들에 무관심한 것 같습니다. 특히 머신 러닝 전문가는 추론보다 예측 정확도를 강조합니다. 코스타 에서 Andrew Ng의 기계 학습 을 수행 할 때 그러한 예가 발생했습니다 …

13 machine-learning  self-study  inference 

한 연구원이 데이터 세트를 탐색하고 1000 개의 서로 다른 회귀 분석을 실행한다고하는데 그 중 하나의 흥미로운 관계를 발견했다고 상상해보십시오. 이제 같은 데이터를 가진 다른 연구원 이 단 한 번의 회귀 만 실행 한다고 상상해보십시오 . 다른 연구원이 1000 번의 회귀를 찾은 것과 같은 결과 인 것으로 나타났습니다. 연구원 2는 연구원 …

12 bayesian  multiple-regression  multiple-comparisons  inference  theory 

ARIMA (X)로 모델링하는 데 필요한 고정 시리즈에 대한 질문 / 혼란이 있습니다. 나는 이것을 추론 (interference)의 영향에 대해 더 많이 생각하고 있지만 예측 대 추론이 반응에 어떤 차이가 있는지 알고 싶다. 질문: 내가 읽은 모든 입문 자료는 시리즈가 고정되어 있어야한다는 말을 들었다. 이는 나에게 의미가 있고 그것이 arima의 "I"가 들어오는 …

12 time-series  econometrics  arima  inference 

데이터를 서로 연관 시켰으며 로지스틱 회귀 혼합 효과 모델을 사용하여 관심있는 예측 변수에 대한 개별 수준 (조건부) 효과를 추정합니다. 표준 한계 모델의 경우 Wald 검정을 사용한 모형 모수에 대한 추론이 우도 비율 및 점수 검정과 일치한다는 것을 알고 있습니다. 그들은 일반적으로 거의 동일합니다. Wald는 계산하기 쉽고 R 출력으로 제공되므로 99 …

12 logistic  mixed-model  inference 

테니스는 독특한 3 계층 점수 시스템을 가지고 있으며, 이것이 더 나은 선수를 결정하기위한 실험으로서의 경기 관점에서 통계적 이점이 있는지 궁금합니다. 익숙하지 않은 사람들을 위해, 일반적인 규칙에서 게임은 당신이 2 포인트 리드를 가지고있는 한 (즉, 4-2라면이기는하지만 4-3은 1 포인트 더 필요하며, 계속 유지합니다) 한 명의 선수가 2 명 앞서야합니다. 세트는 게임의 …

12 probability  inference  games 

Behrens–Fisher 문제에 대해 취해진 다양한 접근 방식에 대한 수학적 세부 사항을 포함하여 잘 설명 된 설명 적 설명이 있습니까?

12 inference  references 

가우스 분포에 대한 Kevin Murphy의 Conjugate Bayesian 분석 에서 사후 예측 분포는 다음과 같습니다. p ( x ∣ D ) = ∫p ( x ∣ θ ) p ( θ ∣ D ) dθ피(엑스∣디)=∫피(엑스∣θ)피(θ∣디)디θ p(x \mid D) = \int p(x \mid \theta) p(\theta \mid D) d \theta 여기서 는 모형이 …

12 bayesian  predictive-models  inference  posterior 

"변이"의 사용은 항상 변이 추론을 통한 최적화를 의미합니까? 예 : "가변 자동 인코더" "가변 베이지안 방법" "변형 재 정규화 그룹"

12 machine-learning  optimization  inference 

즉, 잦은 방법으로 순차적 분석 (수집 할 데이터의 양을 정확히 알지 못함)을 수행하려면 특별한주의가 필요합니다. p- 값이 충분히 작아 지거나 신뢰 구간이 충분히 짧아 질 때까지 데이터를 수집 할 수 없습니다. 그러나 베이지안 분석을 할 때 이것이 문제입니까? 신뢰할 수있는 간격이 충분히 작아 질 때까지 데이터 수집과 같은 작업을 자유롭게 …

12 bayesian  inference  philosophical  sequential-analysis 

해당 모수에 대한 MLE부터 시작하여 실제 모수에 대한 점근 적 신뢰 구간을 어떻게 구성 할 수 있습니까?

12 confidence-interval  mathematical-statistics  maximum-likelihood  inference 

회귀 계수의 표준 오차를 계산할 때 설계 행렬 의 무작위성을 고려하지 않습니다 . 예를 들어 OLS에서는 를엑스XXvar ( β^)var(β^)\text{var}(\hat{\beta})var ( ( X티엑스)− 1엑스티와이) = σ2( X티엑스)− 1var((XTX)−1XTY)=σ2(XTX)−1\text{var}((X^TX)^{-1}X^TY) = \sigma^2(X^TX)^{-1} 경우 무작위로 간주되었다, 총 분산의 법은 어떤 의미에서의 분산의 추가 기여를 요구할 것 뿐만 아니라. 즉엑스XX엑스XX var ( β^) = var …

11 regression  probability  variance  inference 

추정 할 모델 매개 변수 고려할 때 데이터 의 확률에 대한 가능성 함수 이 있습니다. 모수에 대해 사전에 평평하다고 가정하면, 그 가능성은 사후 확률에 비례합니다. 이 확률을 샘플링하기 위해 MCMC 방법을 사용합니다.L (일| θ)엘(디|θ)\mathcal{L}(d | \theta)디디dθ ∈ R엔θ∈아르 자형엔\theta \in \mathbf{R}^N 결과 수렴 체인을 살펴보면 최대 가능성 매개 변수가 사후 …

11 bayesian  maximum-likelihood  optimization  inference  mcmc 

이 질문은 Martijn의 답변 에서 영감을 얻었습니다 . 이항 또는 포아송 모델과 같은 하나의 매개 변수 패밀리에 대해 GLM을 적합하고 그것이 완전 유사성 절차라고 가정합니다 (quasipoisson과 반대). 그런 다음 분산은 평균의 함수입니다. 이항식 : 및 Poisson var [ X ] = E [ X ] .var[X]=E[X]E[1−X]var[X]=E[X]E[1−X]\text{var}[X] = E[X]E[1-X]var[X]=E[X]var[X]=E[X]\text{var}[X] = E[X] …

11 regression  generalized-linear-model  inference  approximation  t-distribution 

이 글에 대한 답을 읽고 가설 테스트 가 과학적 방법 과 어떤 관련이 있는지 궁금해지기 시작했습니다 . 둘 다 잘 이해하고 있지만, 그들 사이의 정확한 연결을 그리는 데 어려움을 겪고 있습니다. 과학적인 방법은 높은 수준에서 다음과 같습니다. 추측 및 가설 만들기 (이론) 이 이론에서 예측 실험 및 관찰 수행 새로운 …

11 hypothesis-testing  inference 

나는 존재하기를 희망하는 논문을 찾고 있지만 그것이 있는지 모른다. 종단면 변화를 추론 / 예측하기 위해 단면 데이터를 사용하는 것이 왜 나쁜 것일 수 있는지에 대한 일련의 사례 연구 및 / 또는 확률 이론의 논거가 될 수 있습니다 (즉, 반드시 그런 것은 아니지만 가능할 수 있음). 영국에서 부유 한 사람들이 더 …

11 references  panel-data  inference  causality  cross-section