Domande taggate «frequentist»

Nell'approccio frequentista all'inferenza, le procedure statistiche sono valutate in base alle loro prestazioni su un ipotetico lungo periodo di ripetizioni di un processo che si ritiene abbia generato i dati.

6
Interpretazione bayesiana e frequentista della probabilità
Qualcuno può dare una buona panoramica delle differenze tra l'approccio bayesiano e quello frequentista alla probabilità? Da quello che ho capito: L'opinione dei frequentatori è che i dati sono un campione casuale ripetibile (variabile casuale) con una frequenza / probabilità specifica (che è definita come la frequenza relativa di un …
5
Come gestire i dati gerarchici / nidificati nell'apprendimento automatico
Spiegherò il mio problema con un esempio. Supponiamo di voler prevedere il reddito di un individuo in base ad alcuni attributi: {Età, Genere, Paese, Regione, Città}. Hai un set di dati di allenamento come questo train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", …
29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 
3
C'è qualche differenza tra frequentista e bayesiano nella definizione di verosimiglianza?
Alcune fonti affermano che la funzione di verosimiglianza non è una probabilità condizionata, altre lo dicono. Questo è molto confuso per me. Secondo la maggior parte delle fonti che ho visto, la probabilità di una distribuzione con il parametro dovrebbe essere un prodotto delle funzioni di massa di probabilità dati …
4
Quali sono i valori corretti per precisione e richiamo nei casi limite?
La precisione è definita come: p = true positives / (true positives + false positives) È corretto che, come true positivese false positivesavvicinarsi a 0, la precisione si avvicina a 1? Stessa domanda da ricordare: r = true positives / (true positives + false negatives) Attualmente sto implementando un test …
20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 
2
Se il principio di probabilità si scontra con la probabilità del frequentatore, allora scartiamo uno di loro?
In un commento recentemente pubblicato qui un commentatore ha indicato un blog di Larry Wasserman che sottolinea (senza alcuna fonte) che l'inferenza del frequentatore si scontra con il principio di verosimiglianza. Il principio di verosimiglianza afferma semplicemente che gli esperimenti che producono funzioni di verosimiglianza simili dovrebbero produrre inferenze simili. …
3
Le statistiche bayesiane sono davvero un miglioramento rispetto alle statistiche tradizionali (frequentiste) per la ricerca comportamentale?
Durante la partecipazione alle conferenze, i sostenitori delle statistiche bayesiane hanno spinto un po 'a valutare i risultati degli esperimenti. È vantato come sia più sensibile, appropriato e selettivo verso scoperte autentiche (meno falsi positivi) rispetto alle statistiche frequentiste. Ho esplorato un po 'l'argomento e non sono ancora convinto dei …
4
Quando sono preferibili i metodi bayesiani al frequentista?
Voglio davvero conoscere le tecniche bayesiane, quindi ho cercato di insegnarmi un po '. Tuttavia, ho difficoltà a vedere quando si usano le tecniche bayesiane per conferire un vantaggio ai metodi frequentisti. Ad esempio: ho visto in letteratura un po 'su come alcuni usano priori informativi mentre altri usano prima …
Utilizzando il nostro sito, riconosci di aver letto e compreso le nostre Informativa sui cookie e Informativa sulla privacy.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.