Câu hỏi được gắn thẻ «inference»

Đặt . Ma trận thông tin Fisher được định nghĩa là:θ∈Rnθ∈Rn\theta \in R^{n} I(θ)i,j=−E[∂2log(f(X|θ))∂θi∂θj∣∣∣θ]I(θ)i,j=−E[∂2log⁡(f(X|θ))∂θi∂θj|θ]I(\theta)_{i,j} = -E\left[\frac{\partial^{2} \log(f(X|\theta))}{\partial \theta_{i} \partial \theta_{j}}\bigg|\theta\right] Làm cách nào tôi có thể chứng minh Ma trận thông tin Fisher là bán chính xác?

18 inference  linear-algebra  fisher-information 

Tôi đang theo dõi AW van der Vaart, thống kê tiệm cận (1998). Ông nói về các thí nghiệm thống kê, cho rằng chúng khác với mô hình thống kê, nhưng ông không định nghĩa. Câu hỏi của tôi: (1) thí nghiệm thống kê là gì, (2) mô hình thống …

17 mathematical-statistics  inference  experiment-design  descriptive-statistics  model 

Tôi đang được yêu cầu tìm giá trị p cho thống kê mô tả. Tuy nhiên, tôi hiểu rằng giá trị p là dành cho thống kê kiểm tra. Nếu tôi không nhầm, giá trị p là xác suất quan sát giá trị cực trị như thống kê kiểm tra …

17 hypothesis-testing  descriptive-statistics  inference 

Do pdf và pmf và cdf có chứa cùng một thông tin không? Đối với tôi, pdf cung cấp toàn bộ xác suất cho một điểm nhất định (về cơ bản là khu vực dưới xác suất). Các pmf đưa ra xác suất của một điểm nhất định. Các cdf …

17 probability  distributions  pdf  inference  cdf 

Tôi biết về lợi ích của việc chính quy hóa khi xây dựng các mô hình dự đoán (sai lệch so với phương sai, ngăn ngừa quá mức). Nhưng, tôi tự hỏi liệu có nên thực hiện chính quy hóa (lasso, sườn, lưới đàn hồi) hay không khi mục đích …

17 inference  lasso  ridge-regression  elastic-net  selectiveinference 

Tôi nghĩ thật công bằng khi nói rằng thống kê là một khoa học ứng dụng vì vậy khi tính trung bình và độ lệch chuẩn là do ai đó đang tìm cách đưa ra một số quyết định dựa trên những con số đó. Một phần của việc trở …

16 references  inference  descriptive-statistics  history  fallacy 

Trong R, tôi sử dụng ldachức năng từ thư viện MASSđể làm phân loại. Theo tôi hiểu LDA, đầu vào xxx sẽ được gán nhãn , tối đa hóa , phải không?yyyp(y|x)p(y|x)p(y|x) Nhưng khi tôi phù hợp với mô hình, trong đó y = D i r e c t …

16 r  discriminant-analysis  inference 

Đối với một vấn đề suy luận nhất định, chúng ta biết rằng một cách tiếp cận Bayes thường khác nhau về cả hình thức và kết quả từ cách tiếp cận đầy đủ. Những người thường xuyên (thường bao gồm tôi) thường chỉ ra rằng các phương pháp của …

15 bayesian  inference  likelihood  likelihood-ratio  frequentist 

Tôi có một vấn đề hiểu tại sao suy luận Bayes dẫn đến các vấn đề khó khăn. Vấn đề thường được giải thích như thế này: Điều tôi không hiểu là tại sao tích phân này phải được đánh giá ngay từ đầu: Dường như với tôi rằng kết …

15 bayesian  inference 

Tôi đã nghiên cứu số liệu thống kê từ nhiều cuốn sách trong 3 năm qua, và nhờ trang web này tôi đã học được rất nhiều. Tuy nhiên, một câu hỏi cơ bản vẫn chưa được trả lời cho tôi. Nó có thể có một câu trả lời rất …

15 modeling  inference  aic 

Một số người Bayes tấn công suy luận thường xuyên nói rằng "không có phân phối lấy mẫu duy nhất" bởi vì nó phụ thuộc vào ý định của nhà nghiên cứu (Kruschke, Aguinis, & Joo, 2012, tr. 733). Chẳng hạn, giả sử một nhà nghiên cứu bắt đầu thu …

15 distributions  inference  frequentist 

Câu hỏi này tham khảo bài viết của Galit Shmueli "Để giải thích hoặc dự đoán" . Cụ thể, trong phần 1.5, "Giải thích và Dự đoán là khác nhau", Giáo sư Shmueli viết: Trong mô hình giải thích, trọng tâm là giảm thiểu sai lệch để có được biểu …

15 predictive-models  inference  bias  unbiased-estimator  explanatory-models 

Tôi đang phân tích một tập dữ liệu bằng mô hình hiệu ứng hỗn hợp với một hiệu ứng cố định (điều kiện) và hai hiệu ứng ngẫu nhiên (người tham gia do thiết kế chủ đề và cặp bên trong). Mô hình được tạo ra với lme4gói : exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). …

15 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

Tôi hiểu điều đó có nghĩa là mô hình rất tệ trong việc dự đoán các điểm dữ liệu riêng lẻ nhưng đã thiết lập một xu hướng vững chắc (ví dụ: y đi lên khi x đi lên).

14 regression  inference  r-squared  linear 

Tôi chỉ xem một bài giảng về suy luận thống kê ("so sánh tỷ lệ và phương tiện"), một phần của phần giới thiệu về khóa học trực tuyến thống kê. Các tài liệu ít có ý nghĩa đối với tôi như mọi khi (đến bây giờ tôi phải thấy …

14 references  inference  point-estimation