Perguntas com a marcação «inference»

Estou implementando um VAE e notei duas implementações diferentes on-line da divergência simplificada univariada de KL gaussiana. A divergência original conforme aqui é Se assumirmos que nosso prior é uma unidade gaussiana, ou seja, e , isso simplifica para E aqui é onde está minha confusão. Embora eu tenha encontrado …

10 inference  kullback-leibler  autoencoders  variational-bayes 

Estou conduzindo um estudo clínico em que determino uma medida antropométrica dos pacientes. Eu sei como lidar com a situação em que tenho uma medida por paciente: faço um modelo, onde tenho uma amostra aleatória de alguma densidade , e faço as coisas habituais: escreva a probabilidade de a amostra, …

10 inference 

Para uma regressão linear com vários grupos (grupos naturais definidos a priori) é aceitável executar dois modelos diferentes no mesmo conjunto de dados para responder às duas perguntas a seguir? Cada grupo tem uma inclinação diferente de zero e intercepto diferente de zero e quais são os parâmetros para cada …

10 r  regression  multiple-comparisons  inference  ancova 

Deixe que 𝑋1,𝑋2,...,𝑋𝑛X1,X2,...,XnX_1, X_2, . . . , X_n seja iid variáveis ​​aleatórias tendo pdf 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) onde 𝜃>0θ>0\theta >0 . Dê a UMVUE de 1𝜃1θ\frac{1}{\theta} e calcular sua variância Eu aprendi sobre dois métodos para obter UMVUE's: Limite inferior de Cramer-Rao (CRLB) Lehmann-Scheffe Thereom Vou tentar fazer isso …

10 self-study  estimation  inference  exponential-family  umvue 

No ano passado, tenho ouvido muito sobre estruturas de Programação Probabilística (PP), como PyMC3 e Stan , e quão bom é o PP. E hoje, alguém compartilhou este link comigo: Pyro: uma linguagem de programação probabilística profunda No entanto, eu realmente não sigo o que há de especial, pois parece …

10 bayesian  modeling  inference  software 

Existem poucas explicações que descrevem como interpretar os coeficientes de regressão linear após diferenciar uma série temporal (para eliminar uma raiz unitária). É tão simples que não há necessidade de declarar formalmente? (Estou ciente dessa pergunta , mas não tinha certeza de quão geral foi sua resposta). Digamos que estamos …

10 time-series  multiple-regression  econometrics  linear-model  inference 

Para uma tabela , duas maneiras de fazer inferência na tabela são através do teste exato de Fisher e também de uma regressão logística.2 × 22×22 \times 2 Foi-me dito que, usando um teste exato de Fisher, estamos interessados ​​apenas na presença de associação. Mas, com uma regressão logística, estamos …

10 regression  logistic  inference  contingency-tables  fishers-exact 

Estou tentando obter uma intuição mais clara por trás: "Se torna mais provável, então torna mais provável"UMAAABBBBBBUMAAA Seja o tamanho do espaço em que e estão, entãon ( S)n(S)n(S)UMAAABBB Reivindicação: entãoP( B | A ) > P( B )P(B|A)>P(B)P(B|A)>P(B)n ( A B ) / n ( A ) > n …

9 probability  inference  conditional-probability  intuition  association-measure 

Foi-me feita a seguinte pergunta por um amigo. Não pude ajudá-la, mas espero que alguém possa me explicar. Não encontrei nenhum exemplo semelhante. Obrigado por qualquer ajuda e explicação. P: Os resultados de 100 experimentos de sorteio são registrados como 0 = "Cauda" e 1 = "Cabeça". A saída x …

9 probability  inference  bernoulli-distribution 

Ensinaram-me que podemos produzir uma estimativa de parâmetro na forma de um intervalo de confiança após a amostragem de uma população. Por exemplo, intervalos de confiança de 95%, sem suposições violadas, devem ter uma taxa de sucesso de 95% de conter qualquer que seja o parâmetro verdadeiro que estamos estimando …

9 hypothesis-testing  confidence-interval  estimation  inference 

Suponha que você teve um ano alienígena com um comprimento desconhecido N. Se você tem uma amostra aleatória dos referidos alienígenas e alguns deles compartilham aniversários, você pode usar esses dados para estimar a duração do ano? Por exemplo, em uma amostra de 100, você pode ter dois trigêmeos (ou …

9 estimation  inference  birthday-paradox 

Onde posso encontrar uma prova do teorema de Pitman – Koopman – Darmois? Eu pesquisei por algum tempo. Estranhamente, muitas notas mencionam esse teorema, mas nenhuma delas apresenta a prova.

9 mathematical-statistics  references  inference  sufficient-statistics 

Eu tenho uma pergunta metodológica geral. Pode ter sido respondido antes, mas não consigo localizar o encadeamento relevante. Agradeço os ponteiros para possíveis duplicatas. ( Aqui está uma excelente, mas sem resposta. Isso também é semelhante em espírito, mesmo com uma resposta, mas a última é muito específica da minha …

9 modeling  inference  misspecification 

Os estatísticos bayesianos sustentam que "a estatística bayesiana pode estimar parâmetros que são muito difíceis de estimar através de métodos freqüentes". A seguinte citação retirada desta documentação do SAS diz a mesma coisa? Ele fornece inferências que dependem dos dados e são exatas, sem depender de aproximação assintótica. A inferência …

9 bayesian  inference  sas  frequentist 

Estou lendo o documento on-line de detecção de ponto de mudança bayesiano de Adams e MacKay ( link ). Os autores começam escrevendo a distribuição preditiva marginal: em queP(xt+1|x1:t)=∑rtP(xt+1|rt,x(r)t)P(rt|x1:t)(1)P(xt+1|x1:t)=∑rtP(xt+1|rt,xt(r))P(rt|x1:t)(1) P(x_{t+1} | \textbf{x}_{1:t}) = \sum_{r_t} P(x_{t+1} | r_t, \textbf{x}_t^{(r)}) P(r_t | \textbf{x}_{1:t}) \qquad \qquad (1) xtxtx_t é a observação no tempo …

9 time-series  bayesian  inference  change-point