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.

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I bayesiani sostengono mai che ci sono casi in cui il loro approccio si generalizza / si sovrappone all'approccio frequentista?
I bayesiani sostengono mai che il loro approccio generalizza l'approccio frequentista, perché si possono usare priori non informativi e, quindi, è possibile recuperare una tipica struttura modello frequentista? Qualcuno può indirizzarmi in un posto dove posso leggere su questo argomento, se è effettivamente utilizzato? EDIT: Questa domanda è forse formulata …
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R / mgcv: Perché i prodotti tensor te () e ti () producono superfici diverse?
Il mgcvpacchetto per Rha due funzioni per adattare le interazioni del prodotto tensore: te()e ti(). Comprendo la divisione di base del lavoro tra i due (adattamento di un'interazione non lineare rispetto alla scomposizione di questa interazione in effetti principali e un'interazione). Quello che non capisco è perché 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 
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Quando la distribuzione del campionamento frequentista non può essere interpretata come posteriore bayesiana nelle impostazioni di regressione?
Le mie attuali domande sono negli ultimi due paragrafi, ma per motivarle: Se sto tentando di stimare la media di una variabile casuale che segue una distribuzione normale con una varianza nota, ho letto che mettere una divisa prima della media si traduce in una distribuzione posteriore che è proporzionale …
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In che modo uno stimatore che minimizza una somma ponderata di distorsioni quadrate e varianza si adatta alla teoria delle decisioni?
Okay - il mio messaggio originale non è riuscito a ottenere una risposta; quindi, lasciami porre la domanda in modo diverso. Inizierò spiegando la mia comprensione della stima da una prospettiva teorica decisionale. Non ho una formazione formale e non mi sorprenderebbe se il mio pensiero fosse in qualche modo …
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Modello di storia degli eventi a tempo discreto (Sopravvivenza) in R
Sto cercando di adattare un modello a tempo discreto in R, ma non sono sicuro di come farlo. Ho letto che puoi organizzare la variabile dipendente in diverse righe, una per ogni osservazione temporale e utilizzare la glmfunzione con un collegamento logit o cloglog. In questo senso, ho tre colonne: …
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