Perguntas com a marcação «inference»

Antecedentes: Eu tive que realizar uma análise de dados para um cliente (algum tipo de advogado) que era um iniciante em estatística. Ele me perguntou o que significa o termo "significância estatística" e eu realmente tentei explicá-lo ... mas, como não sou bom em explicar as coisas, falhei;)

11 statistical-significance  inference  communication 

Estou procurando um artigo que espero que exista, mas não sei se existe. Pode ser um conjunto de estudos de caso e / ou um argumento da teoria das probabilidades, sobre o porquê o uso de dados transversais para inferir / prever mudanças longitudinais pode ser uma coisa ruim (ou …

11 references  panel-data  inference  causality  cross-section 

Estou tentando obter o prior de Jeffreys para uma distribuição binomial negativa. Não consigo ver onde errei, por isso, se alguém puder ajudar a apontar isso, isso seria apreciado. Ok, então a situação é a seguinte: devo comparar as distribuições anteriores obtidas usando um binômio e um binômio negativo, onde …

11 probability  bayesian  inference  prior 

Suponha que você tenha a seguinte situação: Você observou ao longo do tempo 1000 jogadores de boliche, cada um jogando um número relativamente pequeno de jogos (digamos 1 a 20). Você anotou a porcentagem de strike de cada um desses jogadores sobre o número de jogos que cada um desses …

11 binomial  inference 

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 

Qual é a diferença entre Bayes variacionais de codificação automática e retropropagação estocástica para modelos geradores profundos ? A inferência nos dois métodos leva aos mesmos resultados? Não conheço nenhuma comparação explícita entre os dois métodos, apesar de ambos os grupos de autores se citarem.

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

Deixe ser uma amostra aleatória tirada a partir de população onde .( X1 1, X2, ⋯ , Xn)(X1 1,X2,⋯,Xn)(X_1,X_2,\cdots,X_n)N( θ , θ2)N(θ,θ2)\mathcal N(\theta,\theta^2)θ ∈ Rθ∈R\theta\in\mathbb R Estou procurando o UMVUE de .θθ\theta A densidade da junta de é( X1 1, X2, ⋯ , Xn)(X1 1,X2,⋯,Xn)(X_1,X_2,\cdots,X_n) fθ( x1 1, x2, ⋯ …

10 mathematical-statistics  normal-distribution  estimation  inference  umvue 

Seja (X1,X2,…,Xn)(X1,X2,…,Xn)(X_1,X_2,\ldots,X_n) uma amostra aleatória da densidadefθ(x)=θxθ−110<x<1,θ>0fθ(x)=θxθ−110<x<1,θ>0f_{\theta}(x)=\theta x^{\theta-1}\mathbf1_{00 Estou tentando encontrar o UMVUE de .θ1+θθ1+θ\frac{\theta}{1+\theta} A densidade da junta de é(X1,…,Xn)(X1,…,Xn)(X_1,\ldots,X_n) fθ(x1,⋯,xn)=θn(∏i=1nxi)θ−110<x1,…,xn<1=exp[(θ−1)∑i=1nlnxi+nlnθ+ln(10<x1,…,xn<1)],θ>0fθ(x1,⋯,xn)=θn(∏i=1nxi)θ−110<x1,…,xn<1=exp⁡[(θ−1)∑i=1nln⁡xi+nln⁡θ+ln⁡(10<x1,…,xn<1)],θ>0\begin{align} f_{\theta}(x_1,\cdots,x_n)&=\theta^n\left(\prod_{i=1}^n x_i\right)^{\theta-1}\mathbf1_{00 \end{align} Como a população pdf pertence à família exponencial de um parâmetro, isso mostra que uma estatística completa suficiente para é T (X_1, \ ldots, X_n) …

10 self-study  distributions  estimation  inference  beta-distribution 

Meu entendimento sobre o que é um estimador e uma estimativa: Estimador: uma regra para calcular uma estimativa Estimativa: O valor calculado a partir de um conjunto de dados com base no estimador Entre esses dois termos, se for solicitado que eu aponte a variável aleatória, eu diria que a …

10 mathematical-statistics  inference  random-variable  estimators 

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 

Estou lendo um livro sobre sabreetria, especificamente Mathletics de Wayne Winston, e no primeiro capítulo ele apresenta uma quantidade que pode ser usada para prever a taxa de vitórias das equipes: e ele parece sugerir que, no meio da temporada, ele pode ser usado para prever a taxa de vitóriamelhordo …

10 maximum-likelihood  inference 

Estou testando a independência de duas variáveis, A e B, estratificadas por C. A e B são variáveis ​​binárias e C é categórica (5 valores). Executando o teste exato de Fisher para A e B (todos os estratos combinados), recebo: ## (B) ## (A) FALSE TRUE ## FALSE 1841 85 …

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

Quando as notícias falam sobre coisas que foram 'provadas estatisticamente', elas estão usando um conceito bem definido de estatística corretamente, usando errado ou apenas usando um oxímoro? Imagino que uma "prova estatística" não seja realmente algo realizado para provar uma hipótese, nem uma prova matemática, mas mais um "teste estatístico".

10 inference  proof 

Nos últimos anos, vários estudiosos levantaram um problema prejudicial do teste de hipóteses científicas, apelidado de "grau de liberdade do pesquisador", o que significa que os cientistas têm inúmeras opções a fazer durante suas análises que têm como objetivo encontrar valores de p <5%. Essas opções ambíguas são, por exemplo, …

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

Eu tenho aprendido sobre a regressão do processo gaussiano a partir de vídeos on-line e anotações de aula. Meu entendimento é que, se tivermos um conjunto de dados com pontos, assumiremos que os dados são amostrados de um gaussiano multivariado dimensional. Portanto, minha pergunta está no caso em que são …

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