Domande taggate «inference»

Chiuso. Questa domanda è fuori tema . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che sia in argomento per Cross Validated. Chiuso 2 anni fa . Ho un set di dati abbastanza semplice composto da una variabile indipendente, una variabile dipendente e una …

14 r  regression  bayesian  anova  inference 

Mi chiedevo quale pacchetto statistico di software mi consigliate per eseguire Bayesian Inference. Ad esempio, so che puoi eseguire openBUGS o winBUGS come standalones o puoi anche chiamarli da R. Ma R ha anche molti dei suoi pacchetti (MCMCPack, BACCO) che possono fare analisi bayesiane. Qualcuno ha qualche suggerimento su …

14 r  probability  bayesian  inference  bugs 

Ci sono buoni riassunti (recensioni, libri) su varie applicazioni della catena Markov Monte Carlo (MCMC)? Ho visto Markov Chain Monte Carlo in pratica , ma questo libro sembra un po 'vecchio. Esistono più libri di aggiornamento su varie applicazioni di MCMC in settori quali l'apprendimento automatico delle macchine, la visione …

14 machine-learning  mcmc  inference  references  application 

MLE = stima della massima verosimiglianza MAP = Massimo a posteriori MLE è intuitivo / ingenuo in quanto inizia solo con la probabilità di osservazione dato il parametro (cioè la funzione di probabilità) e cerca di trovare il parametro più adatto all'osservazione . Ma non prende in considerazione la conoscenza …

14 machine-learning  bayesian  estimation  maximum-likelihood  inference 

Sia e quattro variabili casuali tali che , dove sono parametri sconosciuti. Supponi anche che ,Allora quale è vero?Y1,Y2,Y3Y1,Y2,Y3Y_1,Y_2,Y_3Y4Y4Y_4E(Y1)=θ1−θ3; E(Y2)=θ1+θ2−θ3; E(Y3)=θ1−θ3; E(Y4)=θ1−θ2−θ3E(Y1)=θ1−θ3; E(Y2)=θ1+θ2−θ3; E(Y3)=θ1−θ3; E(Y4)=θ1−θ2−θ3E(Y_1)=\theta_1-\theta_3;\space\space E(Y_2)=\theta_1+\theta_2-\theta_3;\space\space E(Y_3)=\theta_1-\theta_3;\space\space E(Y_4)=\theta_1-\theta_2-\theta_3θ1,θ2,θ3θ1,θ2,θ3\theta_1,\theta_2,\theta_3Var(Yi)=σ2Var(Yi)=σ2Var(Y_i)=\sigma^2i=1,2,3,4.i=1,2,3,4.i=1,2,3,4. A. sono stimabili.θ1,θ2,θ3θ1,θ2,θ3\theta_1,\theta_2,\theta_3 B. è stimabile.θ1+θ3θ1+θ3\theta_1+\theta_3 C. è stimabile e è la migliore stima imparziale lineare di .θ1−θ3θ1−θ3\theta_1-\theta_312(Y1+Y3)12(Y1+Y3)\dfrac{1}{2}(Y_1+Y_3)θ1−θ3θ1−θ3\theta_1-\theta_3 D. è stimabile.θ2θ2\theta_2 La …

13 self-study  estimation  inference 

Di recente ho recensito alcuni vecchi articoli di Nancy Reid, Barndorff-Nielsen, Richard Cox e, sì, un po 'di Ronald Fisher sul concetto di "inferenza condizionale" nel paradigma frequentista, il che sembra significare che le inferenze sono basate considerando solo il "sottoinsieme rilevante" dello spazio campione, non dell'intero spazio campione. Come …

13 confidence-interval  maximum-likelihood  inference 

Nel modello y=Xβ+ϵy=Xβ+ϵ{y} = X \beta + \epsilon , potremmo stimare ββ\beta usando l'equazione normale ： β^=(X′X)−1X′y,β^=(X′X)−1X′y,\hat{\beta} = (X'X)^{-1}X'y,e potremmo ottenere y =X β .y^=Xβ^.y^=Xβ^.\hat{y} = X \hat{\beta}. Il vettore dei residui è stimato da ϵ^=y−Xβ^=(I−X(X′X)−1X′)y=Qy=Q(Xβ+ϵ)=Qϵ,ϵ^=y−Xβ^=(I−X(X′X)−1X′)y=Qy=Q(Xβ+ϵ)=Qϵ,\hat{\epsilon} = y - X \hat{\beta} = (I - X (X'X)^{-1} X') y = Q …

13 regression  least-squares  inference 

Ho imparato dalle statistiche elementari che, con un modello lineare generale, affinché le inferenze siano valide, le osservazioni devono essere indipendenti. Quando si verifica il clustering, l'indipendenza potrebbe non essere più ritenuta determinante un'inferenza non valida a meno che ciò non sia giustificato. Un modo per tenere conto di tale …

13 r  mixed-model  inference  independence 

Sto leggendo un commento a un articolo e l'autore afferma che a volte, anche se gli stimatori (rilevati da ML o massima quasilikelihood) potrebbero non essere coerenti, la potenza di un rapporto di verosimiglianza o di un rapporto di quasi verosimiglianza può ancora convergere in 1 poiché il numero di …

13 mathematical-statistics  references  inference  power  consistency 

Il termine "inferenza statistica" comprende solo test di ipotesi o comprende anche la stima puntuale, la stima dell'intervallo ecc. Riferimenti autorevoli saranno molto apprezzati.

13 inference  terminology 

In risposta a un corpus crescente di statistici e ricercatori che criticano l'utilità dei test di ipotesi nulla (NHT) per la scienza come sforzo cumulativo, la Task Force sull'inferenza statistica dell'American Psychological Association ha evitato il divieto assoluto di NHT, ma ha invece suggerito che i ricercatori riporta le dimensioni …

13 bayesian  confidence-interval  effect-size  inference 

Attualmente sto lavorando come assistente di insegnamento presso la mia università, in un corso di statistica introduttiva (per studenti di medicina). Offline, ci sono molti libri disponibili con informazioni per aiutare l'insegnante. Tuttavia, ciò che mi interessa sapere è se potresti indirizzarmi verso qualsiasi (buona) risorsa che fornisca esercizi (con …

13 probability  references  inference  descriptive-statistics  teaching 

Considera il modello di regressione lineare y=Xβ+uy=Xβ+u\mathbf{y}=\mathbf{X\beta}+\mathbf{u} , u∼N(0,σ2I)u∼N(0,σ2I)\mathbf{u}\sim N(\mathbf{0},\sigma^2\mathbf{I}) , E(u∣X)=0E(u∣X)=0E(\mathbf{u}\mid\mathbf{X})=\mathbf{0} . Sia vs .H0:σ20=σ2H0:σ02=σ2H_0: \sigma_0^2=\sigma^2H1:σ20≠σ2H1:σ02≠σ2H_1: \sigma_0^2\neq\sigma^2 Possiamo dedurre che , dove . E è la notazione tipica per la matrice annichilatrice, , dove è la variabile dipendente \ mathbf {y} è regredito su \ mathbf {X} .dim(X)=n×kMXMXy= y …

13 regression  hypothesis-testing  mathematical-statistics  inference 

Ho cercato su google e cercato su stats.stackexchange ma non riesco a trovare la formula per calcolare un intervallo di confidenza al 95% per un valore per una regressione lineare. Qualcuno può fornirlo?R2R2R^2 Ancora meglio, diciamo che avevo eseguito la regressione lineare di seguito in R. Come avrei calcolato un …

13 r  regression  confidence-interval  inference  r-squared 

La mia domanda viene dal seguente fatto. Ho letto post, blog, lezioni e libri sull'apprendimento automatico. La mia impressione è che i professionisti dell'apprendimento automatico sembrano essere indifferenti a molte cose a cui tengono gli statistici / econometrici. In particolare, i professionisti dell'apprendimento automatico enfatizzano l'accuratezza della previsione sull'inferenza. Uno …

13 machine-learning  self-study  inference