Perguntas com a marcação «frequentist»

Os bayesianos alguma vez argumentam que sua abordagem generaliza a abordagem freqüentista, porque é possível usar priores não informativos e, portanto, recuperar uma estrutura de modelo freqüentista típica? Alguém pode me indicar um lugar onde eu possa ler sobre esse argumento, se ele realmente for usado? Edição: Esta pergunta talvez …

12 bayesian  references  frequentist 

Se alguém dissesse "Esse método usa o MLE como estimativa de pontos para o parâmetro que maximiza , portanto, é freqüentista; além disso, não é bayesiano".P(x|θ)P(x|θ)\mathrm{P}(x|\theta) você concordaria? Atualização em segundo plano : Recentemente, li um artigo que afirma ser freqüentista. Não concordo com a afirmação deles, na melhor das …

12 bayesian  maximum-likelihood  likelihood  frequentist  philosophical 

Formação : Tenho doutorado em psicologia social, onde estatística e matemática teóricas mal foram abordadas em meus cursos quantitativos. Durante o curso de graduação e pós-graduação, fui ensinado (como muitos de vocês também nas ciências sociais, provavelmente) através da estrutura freqüentista "clássica". Agora, eu também adoro R e usando métodos …

11 probability  bayesian  simulation  monte-carlo  frequentist 

Nas estatísticas freqüentistas, um intervalo de confiança de 95% é um procedimento de produção de intervalo que, se repetido um número infinito de vezes, conteria o parâmetro verdadeiro em 95% das vezes. Por que isso é útil? Intervalos de confiança geralmente são mal compreendidos. Eles não são um intervalo em …

11 hypothesis-testing  bayesian  mathematical-statistics  confidence-interval  frequentist 

Me deparei com esta imagem em um post aqui . Fiquei desapontado que a leitura da declaração não provocou a mesma expressão facial para mim como para esse cara. Então, o que se quer dizer com a afirmação de que a hipótese nula é como os freqüentadores expressam um prior …

11 hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior 

O mgcvpacote para Rpossui duas funções para ajustar as interações do produto tensorial: te()e ti(). Entendo a divisão básica do trabalho entre os dois (ajustando uma interação não linear versus decompondo essa interação em efeitos principais e uma interação). O que não entendo é o porquê te(x1, x2)e ti(x1) + …

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 

Minhas perguntas reais estão nos dois últimos parágrafos, mas para motivá-las: Se estou tentando estimar a média de uma variável aleatória que segue uma distribuição Normal com uma variação conhecida, li que colocar um uniforme antes da média resulta em uma distribuição posterior proporcional à função de probabilidade. Nessas situações, …

11 bayesian  maximum-likelihood  posterior  frequentist 

Sou um cientista de dados que trabalha com sólida experiência em regressão, outros algoritmos de tipo de aprendizado de máquina e programação (tanto para análise de dados quanto para desenvolvimento de software em geral). A maior parte da minha vida profissional foi focada na criação de modelos para precisão preditiva …

10 hypothesis-testing  references  frequentist  inference 

O problema Quero ajustar os parâmetros do modelo de uma população simples de mistura 2-Gaussiana. Dado todo o hype em torno dos métodos bayesianos, quero entender se, para esse problema, a inferência bayesiana é uma ferramenta melhor que os métodos de ajuste tradicionais. Até agora, o MCMC tem um desempenho …

10 bayesian  gaussian-mixture  frequentist  pymc  method-comparison 

Fechado . Esta questão é baseada em opiniões . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela possa ser respondida com fatos e citações editando esta postagem . Fechado no ano passado . Navegando pela área de pesquisa dos 100 principais programas …

10 bayesian  frequentist 

Existe alguma definição formal (matemática) do que os freqüentadores entendem sob "probabilidade". Eu li que é a frequência relativa de ocorrência '' a longo prazo '', mas existe alguma maneira formal de defini-la? Existem referências conhecidas nas quais posso encontrar essa definição? EDITAR: Com frequentista (veja o comentário de @whuber …

10 probability  frequentist  definition 

Ok - minha mensagem original falhou em obter uma resposta; então, deixe-me colocar a questão de forma diferente. Começarei explicando meu entendimento sobre estimativa de uma perspectiva teórica da decisão. Não tenho treinamento formal e não me surpreenderia se meu pensamento fosse defeituoso de alguma forma. Suponha que tenhamos alguma …

10 bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk 

Estou tentando ajustar um modelo de tempo discreto no R, mas não sei como fazê-lo. Eu li que você pode organizar a variável dependente em linhas diferentes, uma para cada observação no tempo, e usar a glmfunção com um link logit ou cloglog. Neste sentido, tem três colunas: ID, Event(1 …

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Casella e Berger declaram a propriedade de invariância do estimador de ML da seguinte maneira: No entanto, parece-me que eles definem a "probabilidade" de ηη\eta de uma maneira completamente ad hoc e sem sentido: Se eu aplicar regras básicas da teoria das probabilidades ao caso simples em que , obtenho …

9 self-study  bayesian  maximum-likelihood  frequentist  invariance 

Questão: Um mal - entendido comum dos valores-p é que eles representam a probabilidade da hipótese nula ser verdadeira. Sei que isso não está correto e sei que os valores p representam apenas a probabilidade de encontrar uma amostra tão extrema quanto essa, uma vez que a hipótese nula é …

9 hypothesis-testing  bayesian  p-value  frequentist