Perguntas com a marcação «bayesian»

A inferência bayesiana é um método de inferência estatística que se baseia no tratamento dos parâmetros do modelo como variáveis ​​aleatórias e na aplicação do teorema de Bayes para deduzir declarações subjetivas de probabilidade sobre os parâmetros ou hipóteses, condicionadas ao conjunto de dados observado.

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O que há de errado com os quadrinhos Frequentists vs. Bayesians do XKCD?
Este quadrinho do xkcd (Frequentists vs. Bayesians) zomba de um estatístico freqüentista que obtém um resultado obviamente errado. No entanto, parece-me que seu raciocínio está realmente correto no sentido em que segue a metodologia freqüentista padrão. Então, minha pergunta é "ele aplica corretamente a metodologia freqüentista?" Se não: qual seria …
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Quem são os bayesianos?
À medida que alguém se interessa por estatística, a dicotomia "Frequentista" vs. "Bayesiano" logo se torna comum (e quem nunca leu The Signal and the Noise , de Nate Silver , afinal?). Em palestras e cursos introdutórios, o ponto de vista é predominantemente freqüentador ( MLE , valores), mas tende …
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Existem exemplos em que os intervalos credíveis bayesianos são obviamente inferiores aos intervalos freqüentes de confiança
Uma pergunta recente sobre a diferença entre confiança e intervalos confiáveis ​​levou-me a reler o artigo de Edwin Jaynes sobre esse tópico: Jaynes, ET. 175; ( pdf ) No resumo, Jaynes escreve: ... exibimos as soluções bayesianas e ortodoxas para seis problemas estatísticos comuns que envolvem intervalos de confiança (incluindo …
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Um exemplo: regressão do LASSO usando glmnet para resultado binário
Estou começando a se envolver com o uso de glmnetcom LASSO Regressão onde meu desfecho de interesse é dicotômica. Criei um pequeno quadro de dados simulado abaixo: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p …
78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 
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Existe alguma base * matemática * para o debate bayesiano x freqüentista?
Diz na Wikipedia que: a matemática [da probabilidade] é amplamente independente de qualquer interpretação da probabilidade. Pergunta: Então, se queremos ser matematicamente corretos, não devemos proibir qualquer interpretação de probabilidade? Ou seja, o bayesiano e o freqüentismo são matematicamente incorretos? Não gosto de filosofia, mas gosto de matemática e quero …
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