«inference» 태그된 질문

배경 : 통계의 절대 초보자 인 고객 (일부 변호사)에 대한 데이터 분석을 수행해야했습니다. 그는 "통계적 유의성"이라는 용어의 의미를 물었고 실제로 설명하려고 노력했지만 ... 실패한 점을 잘 설명하지 못했기 때문에;)

11 statistical-significance  inference  communication 

음의 이항 분포에 대해 Jeffreys를 먼저 얻으려고합니다. 내가 어디로 잘못 가고 있는지 알 수 없으므로 누군가가 그 점을 지적하면 도움이 될 것입니다. 좋아, 그래서 상황이있다 : I는 이항 및 음 이항를 사용하여 얻어진 이전의 분포를 비교이다 (두 경우 모두에서)가 어디에 시험과 m의 성공은. 이항 경우에 대한 정답을 얻지 만 음수 …

11 probability  bayesian  inference  prior 

다음과 같은 상황이 있다고 가정하십시오. 시간이 지남에 따라 각각 1000 명 정도의 볼링 선수가 관찰되었습니다. 각 플레이어가 한 게임 수에 대한 각 플레이어의 스트라이크 비율을 기록했습니다. 새로운 볼링 선수가 와서 10 경기를 치고 3 타점을받습니다. 어떤 플레이어의 타격 횟수에 대한 분포는 이항으로 가정합니다. 그 선수의 "진정한"성공 확률을 추정하고 싶습니다. 다음 …

11 binomial  inference 

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 

자동 인코딩 변형 베이 와 딥 생성 모델에 대한 확률 적 역 전파 의 차이점은 무엇입니까 ? 두 방법의 추론이 동일한 결과를 초래합니까? 두 저자 그룹이 서로 인용하고 있음에도 불구하고 두 방법 사이의 명시 적 비교를 알지 못합니다.

10 deep-learning  inference  latent-variable  variational-bayes  sgd 

하자 로부터 인출 랜덤 샘플 수 인구 여기서 .( X1, X2, ⋯ , X엔)(엑스1,엑스2,⋯,엑스엔)(X_1,X_2,\cdots,X_n)엔( θ , θ2)엔(θ,θ2)\mathcal N(\theta,\theta^2)θ∈ Rθ∈아르 자형\theta\in\mathbb R 의 UMVUE를 찾고 있습니다.θθ\theta 의 결합 밀도 는(X1,X2, ⋯ ,X엔)(엑스1,엑스2,⋯,엑스엔)(X_1,X_2,\cdots,X_n) 에프θ( x1, x2, ⋯ , x엔)= ∏나는 = 1엔1θ 2 π−−√특급[ − 12 θ2( x나는− θ )2]= 1( θ …

10 mathematical-statistics  normal-distribution  estimation  inference  umvue 

하자 농도에서 무작위로 일( X 1 , X 2 , ... , X N ) (X1,X2,…,Xn)(X_1,X_2,\ldots,X_n)F θ ( X ) = θ X θ - 1 1 0 < X < 1,θ > 0fθ(x)=θxθ−110<x<1,θ>0f_{\theta}(x)=\theta x^{\theta-1}\mathbf1_{00 의 UMVUE를 찾으려고합니다 .θ1 + θθ1+θ\frac{\theta}{1+\theta} 의 관절 밀도 는( X 1 , … , …

10 self-study  distributions  estimation  inference  beta-distribution 

추정기 및 추정치에 대한 나의 이해는 다음과 같습니다. 추정기 : 추정치를 계산하는 규칙 추정치 : 추정기에 기초한 데이터 세트에서 계산 된 값 이 두 용어 사이에서 랜덤 변수를 지적하라는 요청을 받으면 데이터 세트의 샘플에 따라 값이 무작위로 변경되므로 추정값이 랜덤 변수라고 말합니다. 그러나 내가 얻은 대답은 Estimator가 랜덤 변수이고 추정값이 …

10 mathematical-statistics  inference  random-variable  estimators 

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 

저는 Sabermetrics, 특히 Wayne Winston의 Mathletics에 관한 책을 읽고 있습니다. 첫 번째 장에서 그는 팀의 승률을 예측하는 데 사용할 수있는 수량을 소개합니다. Scores Score 그는, 승리의 속도를 예측하는 데 사용할 수있는 반 시즌을 통해, 그 힌트 보인다 더 이상 시즌 전반의 승률 그는 공식을 일반화합니다 여기서 은 점수와 점수를 비교 …

10 maximum-likelihood  inference 

C로 계층화 된 두 변수 A와 B의 독립성을 테스트하고 있습니다. A와 B는 이진 변수이고 C는 범주 형입니다 (5 값). A와 B에 대한 Fisher의 정확한 테스트를 실행하면 (모든 지층 결합) 다음을 얻습니다. ## (B) ## (A) FALSE TRUE ## FALSE 1841 85 ## TRUE 915 74 OR: 1.75 (1.25 -- 2.44), …

10 categorical-data  interpretation  inference  contingency-tables  fishers-exact 

'통계적으로 입증 된'사안에 대한 뉴스가 나올 때 제대로 정의 된 통계 개념을 사용하고 있거나 잘못 사용했거나 옥시 모론을 사용하고 있습니까? '통계 증거'는 실제로 가설이나 수학적 증거를 증명하기 위해 수행 된 것이 아니라 '통계 테스트'에 더 가깝습니다.

10 inference  proof 

지난 몇 년간, 여러 학자들은 "연구자 자유도"라고 불리는 과학적 가설 테스트의 해로운 문제를 제기했습니다. 이는 과학자들이 분석 중에 p- 값 <5 %로 찾기를 향한 선택의 여지가 많다는 것을 의미합니다. 이러한 모호한 선택은 예를 들어 어떤 경우를 포함해야하는지, 어떤 경우는 이상으로 분류되어 어떤 것이 나타날 때까지 수많은 모델 사양을 실행하고 null …

10 hypothesis-testing  inference  philosophical  reproducible-research  social-science 

허락하다 X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1, X_2, . . . , X_n pdf를 가진 iid 랜덤 변수 fX(x∣θ)=θ(1+x)−(1+θ)I(0,∞)(x)fX(x∣θ)=θ(1+x)−(1+θ)I(0,∞)(x)f_X(x\mid\theta) =\theta(1 +x)^{−(1+\theta)}I_{(0,\infty)}(x) 어디 θ>0θ>0\theta >0. UMVUE에게1θ1θ\frac{1}{\theta} 분산을 계산 나는 UMVUE를 얻는 두 가지 방법에 대해 배웠습니다. 크 래머-라오로 바운드 (CRLB) 레만-쉐프 테레 옴 나는 두 가지 중 하나를 사용하여 이것을 시도 할 것입니다. 나는 여기서 무슨 …

10 self-study  estimation  inference  exponential-family  umvue 

나는 온라인 비디오와 강의 노트에서 가우시안 프로세스 회귀에 대해 배웠으며, 점이 있는 데이터 세트가 있으면 데이터가 차원 다변량 가우시안 에서 샘플링되었다고 가정합니다 . 그래서 내 질문은 가우스 프로세스 회귀가 여전히 작동 하는 이 1 천만입니다. 커널 매트릭스가 프로세스를 완전히 비효율적으로 렌더링하지 않습니까? 그렇다면 여러 번 반복해서 데이터 세트에서 샘플링하는 것과 …

10 machine-learning  probability  inference  gaussian-process  multivariate-regression