Câu hỏi được gắn thẻ «inference»

Tôi vừa duyệt qua cuốn sách tuyệt vời này: Phân tích thống kê đa biến được áp dụng bởi Johnson và Wicotta . Điều trớ trêu là, tôi vẫn không thể hiểu được động lực của việc sử dụng các mô hình đa biến (hồi quy) thay vì các mô …

28 regression  multiple-regression  inference  multivariate-regression 

Trong thống kê Bayes, người ta thường đề cập rằng phân phối sau có thể điều chỉnh được và do đó phải áp dụng suy luận gần đúng. Các yếu tố gây ra sự hấp dẫn này là gì?

28 bayesian  approximation  inference 

Giả sử chúng ta có một kịch bản so sánh nhiều lần, chẳng hạn như suy luận sau hoc về thống kê theo cặp, hoặc giống như hồi quy bội, trong đó chúng ta đang thực hiện tổng cộng so sánh. Giả sử cũng vậy, chúng tôi muốn hỗ trợ …

26 confidence-interval  multiple-comparisons  inference 

Sau nhiều lần thử nghiệm Xác thực chéo, tôi vẫn không cảm thấy mình gần gũi hơn với việc hiểu phân kỳ KL ngoài phạm vi của lý thuyết thông tin. Thật kỳ lạ khi ai đó có nền tảng Toán học để tìm hiểu giải thích lý thuyết thông …

23 inference  entropy  information-theory  kullback-leibler  compression 

Khi tôi Google cho "fisher" "fiducial" ... Tôi chắc chắn nhận được rất nhiều lượt truy cập, nhưng tất cả những bài tôi đã theo dõi hoàn toàn vượt quá tầm hiểu biết của tôi. Tất cả các hit này dường như có một điểm chung: tất cả chúng đều …

23 bayesian  inference  terminology  fiducial  ronald-fisher 

(Xin lỗi trước vì sử dụng ngôn ngữ không thay vì ngôn ngữ thống kê.) Nếu tôi muốn đo tỷ lệ cán mỗi bên của một khuôn sáu mặt vật lý cụ thể trong khoảng +/- 2% với độ tin cậy hợp lý của sự chắc chắn, thì cần bao …

22 probability  inference  pdf  dice 

Trong suy luận Bayes, một phân phối dự đoán cho dữ liệu trong tương lai được lấy bằng cách tích hợp các tham số chưa biết; tích hợp trên phân phối sau của các tham số đó cung cấp phân phối dự báo sau, một phân phối cho dữ liệu …

22 prediction  inference  prediction-interval 

Tôi đã đọc bổ đề Neyman về Pearson từ cuốn sách Giới thiệu về Lý thuyết Thống kê của Tâm trạng, Graybill và Boes. Nhưng tôi chưa hiểu bổ đề. Bất cứ ai có thể vui lòng giải thích bổ đề cho tôi bằng những từ đơn giản? Nó nói …

21 hypothesis-testing  self-study  references  inference  likelihood-ratio 

Sự hiểu biết của tôi là các số liệu thống kê mô tả được mô tả một cách định lượng các tính năng của một mẫu dữ liệu, trong khi các số liệu thống kê suy luận đưa ra các suy luận về các quần thể mà từ đó các …

21 terminology  descriptive-statistics  inference 

Tôi không phải là một nhà thống kê (tôi đã có một khóa học về thống kê toán học nhưng không có gì hơn thế), và gần đây, trong khi nghiên cứu lý thuyết thông tin và cơ học thống kê, tôi đã gặp một thứ gọi là "thước đo …

21 entropy  inference 

Phương pháp đảo ngược hoạt động như thế nào? Nói rằng tôi có một mẫu ngẫu nhiên X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1,X_2,...,X_n với mật độ f(x;θ)=1θx(1−θ)θf(x;θ)=1θx(1−θ)θf(x;\theta)={1\over \theta} x^{(1-\theta)\over \theta} trên 0&lt;x&lt;10&lt;x&lt;10<x<1và do đó với lũyFX(x)=x1/θFX(x)=x1/θF_X(x)=x^{1/\theta}trên(0,1)(0,1)(0,1). Sau đó, bằng phương pháp đảo ngược tôi nhận được sự phân bố củaXXXlàF−1X(u)=uθFX−1(u)=uθF_X^{-1}(u)=u^\theta. Vì vậy, hiện uθuθu^\theta có …

21 r  distributions  inference  random-generation  inverse-cdf 

Đối với mô hình hồi quy tuyến tính đơn biến này cung cấp tập dữ liệu , ước tính hệ số là Đây là câu hỏi của tôi, theo sách và Wikipedia , lỗi tiêu chuẩn của là Làm thế nào và tại sao? D = { ( x 1 …

20 standard-error  inference 

Tôi đang thực sự quan tâm đến thủ tục mạng đàn hồi cho sự co ngót / lựa chọn dự đoán. Có vẻ như rất mạnh mẽ. Nhưng từ quan điểm khoa học, tôi không biết phải làm gì một khi đã có hệ số. Tôi đang trả lời câu …

19 hypothesis-testing  prediction  inference  lasso  elastic-net 

Trong một bình luận gần đây được đăng ở đây, một người bình luận đã chỉ ra một blog của Larry Wasserman , người chỉ ra (không có bất kỳ nguồn nào) rằng suy luận thường xuyên đụng độ với nguyên tắc khả năng. Nguyên tắc khả năng chỉ đơn …

19 inference  likelihood  frequentist  likelihood-principle 

Tôi hiểu rằng khi sử dụng phương pháp Bayes để ước tính các giá trị tham số: Phân phối sau là sự kết hợp của phân phối trước và phân phối khả năng. Chúng tôi mô phỏng điều này bằng cách tạo một mẫu từ phân phối sau (ví dụ: …

19 bayesian  inference  simulation  mcmc  posterior