Perguntas com a marcação «philosophical»

Um ex-colega uma vez me argumentou da seguinte maneira: Geralmente aplicamos testes de normalidade aos resultados de processos que, sob o nulo, geram variáveis ​​aleatórias que são apenas assintoticamente ou quase normais (com a parte 'assintoticamente' dependente de alguma quantidade que não podemos aumentar); Na era da memória barata, big …

298 hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical 

Alguém poderia me explicar em detalhes sobre a estimativa de máxima verossimilhança (MLE) em termos leigos? Gostaria de conhecer o conceito subjacente antes de entrar em derivação ou equação matemática.

92 mathematical-statistics  maximum-likelihood  intuition  definition  philosophical 

Ao resolver problemas de negócios usando dados, é comum que pelo menos uma suposição de que a subclasse de estatísticas clássicas seja inválida. Na maioria das vezes, ninguém se incomoda em verificar essas suposições para que você nunca saiba. Por exemplo, que muitas das métricas comuns da Web são "de …

82 model-selection  nonparametric  outliers  robust  philosophical 

Antecedentes : Não tenho treinamento formal em estatística bayesiana (embora eu esteja muito interessado em aprender mais), mas sei o suficiente - acho - para entender o porquê de muitos se sentirem como se fossem preferíveis às estatísticas freqüentistas. Até os graduandos da turma introdutória de estatística (em ciências sociais) …

72 bayesian  frequentist  philosophical 

Para um estudo de simulação, eu tenho que gerar variáveis ​​aleatórias que mostram uma correlação pré-definida (população) com uma variável existente YYY. Examinei os Rpacotes copulae CDVineque podem produzir distribuições multivariadas aleatórias com uma determinada estrutura de dependência. No entanto, não é possível corrigir uma das variáveis ​​resultantes em uma …

71 r  correlation  random-variable  random-generation  independence  assumptions  random-variable  unbiased-estimator  regression  hypothesis-testing  heteroscedasticity  generalized-least-squares  distributions  networks  data-visualization  sas  reproducible-research  philosophical  time-series  variance  outliers  quality-control  mean  multilevel-analysis  average  weighted-mean  regression  confidence-interval  prediction-interval  correlation  matlab  matrix  data-mining  maximum-likelihood  r  time-series  survival  predictive-models 

Edições: adicionei um exemplo simples: inferência da média do . Também esclareci um pouco porque os intervalos credíveis que não correspondem aos intervalos de confiança são ruins.XiXiX_i Eu, um bayesiano bastante devoto, estou no meio de uma espécie de crise de fé. Meu problema é o seguinte. Suponha que eu …

68 bayesian  modeling  philosophical  misspecification 

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 …

67 probability  bayesian  frequentist  philosophical  kolmogorov-axioms 

O mundo das estatísticas foi dividido entre frequentistas e bayesianos. Hoje em dia, parece que todo mundo faz um pouco de ambos. Como isso pode ser? Se as diferentes abordagens são adequadas para problemas diferentes, por que os pais fundadores da estatística não viram isso? Como alternativa, o debate foi …

59 bayesian  frequentist  history  philosophical 

Refiro-me a práticas que ainda mantêm sua presença, mesmo que os problemas (geralmente computacionais) para os quais foram projetados tenham sido resolvidos. Por exemplo, a correção de continuidade de Yates foi inventada para aproximar o teste exato de Fisher com o teste , mas não é mais prático, pois o …

55 references  philosophical 

Isso surgiu em algumas perguntas agora, e eu estive pensando em algo. O campo como um todo mudou para a "reprodutibilidade", com foco na disponibilidade dos dados originais e no código em questão? Sempre fui ensinado que o núcleo da reprodutibilidade não era necessariamente, como já referi, a capacidade de …

50 reproducible-research  philosophical 

Uma das contribuições tardias de RA Fisher foram os intervalos fiduciais e os argumentos fiduciais de princípios . Essa abordagem, no entanto, não é nem de longe tão popular quanto os argumentos de princípios freqüentistas ou bayesianos. Qual é o argumento fiducial e por que não foi aceito?

33 inference  philosophical  fiducial 

Johansson (2011) em " Salve o impossível: valores-p, evidência e probabilidade " (aqui também está link para o periódico ) afirma que valores- mais pppbaixos são frequentemente considerados como evidência mais forte contra o nulo. Johansson implica que as pessoas considerariam mais forte a evidência contra o nulo se o …

31 hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  philosophical 

No presente trabalho , o pesquisador talentoso Cosma Shalizi argumenta que aceitar plenamente uma visão subjetiva Bayesian, é preciso também aceitar um resultado não físico que a flecha do tempo (dado pelo fluxo de entropia) deve realmente ir para trás . Isto é principalmente uma tentativa de argumentar contra a …

31 bayesian  entropy  maximum-entropy  philosophical 

Citando a grande resposta de Gung Alegadamente, um pesquisador abordou Fisher com resultados "não significativos", perguntando o que ele deveria fazer e Fisher disse: "vá buscar mais dados". De uma perspectiva de Neyman-Pearson, este é flagrante -hacking, mas há um caso de uso onde ir buscar mais dados-de Fisher abordagem …

26 hypothesis-testing  p-value  intuition  philosophical 

Depois de executar a análise de componentes principais (PCA), quero projetar um novo vetor no espaço do PCA (ou seja, encontrar suas coordenadas no sistema de coordenadas do PCA). Eu calculei o PCA na linguagem R usando prcomp. Agora eu devo poder multiplicar meu vetor pela matriz de rotação PCA. …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial