Statistiche e Big Data inference

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Il ricercatore 1 esegue 1000 regressioni, il ricercatore 2 esegue solo 1, entrambi ottengono gli stessi risultati: dovrebbero fare inferenze diverse?

Immagina che un ricercatore stia esplorando un set di dati ed esegua 1000 diverse regressioni e trova una relazione interessante tra loro. Ora immagina che un altro ricercatore con gli stessi dati esegua solo 1 regressione e si scopre che è lo stesso che l'altro ricercatore ha impiegato 1000 regressioni …

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Una serie stazionaria di tendenza può essere modellata con ARIMA?

Ho una domanda / confusione sulle serie fisse richieste per la modellazione con ARIMA (X). Ci sto pensando più in termini di inferenza (effetto di un intervento), ma vorrei sapere se la previsione rispetto all'inferenza fa qualche differenza nella risposta. Domanda: Tutte le risorse introduttive che ho letto affermano che …

12 time-series econometrics arima inference

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Inferenza su effetti fissi in un modello di effetti misti

Ho dati correlati e sto usando un modello di effetti misti di regressione logistica per stimare l'effetto a livello individuale (condizionale) per un predittore di interesse. So che per i modelli marginali standard, l'inferenza sui parametri del modello usando il test Wald è coerente per il rapporto di verosimiglianza e …

12 logistic mixed-model inference

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Inferenza della rete bayesiana usando pymc (Confusione per principianti)

Attualmente sto seguendo il corso PGM di Daphne Koller su Coursera. In questo, generalmente modelliamo una rete bayesiana come un grafico diretto causa ed effetto delle variabili che fanno parte dei dati osservati. Ma su tutorial ed esempi PyMC generalmente vedo che non è del tutto modellato allo stesso modo …

12 bayesian inference bayesian-network pymc

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Se una partita di tennis fosse un singolo set di grandi dimensioni, quanti giochi avrebbero dato la stessa precisione?

Il tennis ha un peculiare sistema di punteggio a tre livelli, e mi chiedo se questo abbia qualche vantaggio statistico, dal punto di vista di una partita come esperimento per determinare il giocatore migliore. Per coloro che non hanno familiarità, in regole normali una partita viene vinta dal primo a …

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Problema di Behrens-Fisher

Esiste un buon resoconto espositivo pubblicato, con dettagli matematici, dei vari approcci che sono stati adottati per il problema Behrens-Fisher?

12 inference references

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Nell'inferenza bayesiana, perché alcuni termini vengono eliminati dal predittivo posteriore?

Nell'analisi coniugale bayesiana di Kevin Murphy della distribuzione gaussiana , scrive che la distribuzione predittiva posteriore è p ( x ∣ D ) = ∫p ( x ∣ θ ) p ( θ ∣ D ) dθp(x∣D)=∫p(x∣θ)p(θ∣D)dθ p(x \mid D) = \int p(x \mid \theta) p(\theta \mid D) d \theta …

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Cosa significa "variazionale"?

L'uso di "variazionale" si riferisce sempre all'ottimizzazione tramite inferenza variazionale? Esempi: "Auto-codificatore variabile" "Metodi bayesiani variazionali" "Gruppo di rinormalizzazione variazionale"

12 machine-learning optimization inference

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I metodi bayesiani sono intrinsecamente sequenziali?

Cioè, per fare analisi sequenziali (non sai in anticipo esattamente quanti dati raccoglierai) con metodi frequentisti richiede cure speciali; non puoi semplicemente raccogliere dati finché il valore p non diventa sufficientemente piccolo o un intervallo di confidenza diventa sufficientemente breve. Ma quando si fa l'analisi bayesiana, questa è una preoccupazione? …

12 bayesian inference philosophical sequential-analysis

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Stimatore di massima verosimiglianza - intervallo di confidenza

Come posso costruire un intervallo di confidenza asintotica per un parametro reale, a partire dalla MLE per quel parametro?

12 confidence-interval mathematical-statistics maximum-likelihood inference

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I parametri di massima verosimiglianza si discostano dalle distribuzioni posteriori

Ho una funzione di verosimiglianza per la probabilità dei miei dati dati alcuni parametri del modello , che vorrei stimare. Assumendo priori piatti sui parametri, la probabilità è proporzionale alla probabilità posteriore. Uso un metodo MCMC per provare questa probabilità.L (d| θ)L(d|θ)\mathcal{L}(d | \theta)dddθ ∈ RNθ∈RN\theta \in \mathbf{R}^N Osservando la …

11 bayesian maximum-likelihood optimization inference mcmc

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Perché i modelli di "errore in X" non sono più utilizzati?

Quando si calcola l'errore standard di un coefficiente di regressione, che non tengono conto per la casualità nella matrice di progettazione . In OLS ad esempio, calcoliamo comeXXXvar ( β^)var(β^)\text{var}(\hat{\beta})var ( ( XTX)- 1XTY) = σ2( XTX)- 1var((XTX)-1XTY)=σ2(XTX)-1\text{var}((X^TX)^{-1}X^TY) = \sigma^2(X^TX)^{-1} Se l' sono stati considerati casuale, la legge della varianza …

11 regression probability variance inference

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Correzioni dei gradi di libertà dovrebbero essere usate per deduzione sui parametri GLM?

Questa domanda è ispirata dalla risposta di Martijn qui . Supponiamo di adattare un GLM per una famiglia a un parametro come un modello binomiale o di Poisson e che si tratti di una procedura di piena verosimiglianza (al contrario, quasipoisson). Quindi, la varianza è una funzione della media. Con …

11 regression generalized-linear-model inference approximation t-distribution

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Test di ipotesi e metodo scientifico

Leggendo le risposte a questo thread , ho iniziato a chiedermi in che modo i test di ipotesi si collegano al metodo scientifico . Mentre ho una buona comprensione di entrambi, sto facendo fatica a disegnare la connessione precisa tra di loro. Ad un livello elevato, il metodo scientifico, si …

11 hypothesis-testing inference

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Perché usare i dati della sezione trasversale per inferire / prevedere i cambiamenti longitudinali è una cosa negativa?

Sto cercando un documento che spero esista, ma non so se lo fa. Potrebbe essere una serie di casi studio, e / o un argomento della teoria della probabilità, sul perché l'uso di dati trasversali per inferire / prevedere i cambiamenti longitudinali può essere una cosa negativa (cioè non è …

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