Preguntas etiquetadas con bayesian

Esta no es una pregunta de trabajo a domicilio sino un problema real que enfrenta nuestra empresa. Hace muy poco (hace 2 días) pedimos la fabricación de 10000 etiquetas de productos a un distribuidor. El distribuidor es una persona independiente. Obtiene las etiquetas fabricadas desde el exterior y la empresa …

66 probability  bayesian  model  decision-theory 

Mi pregunta en el título se explica por sí misma, pero me gustaría darle un poco de contexto. El ASA emitió una declaración a principios de esta semana " sobre los valores p: contexto, proceso y propósito ", que describe varios conceptos erróneos comunes sobre el valor p e insta …

64 hypothesis-testing  bayesian  p-value  inference  frequentist 

Ha habido muchos debates dentro de las estadísticas entre bayesianos y frecuentistas. En general, me parece bastante desagradable (aunque creo que se ha calmado). Por otro lado, he conocido a varias personas que tienen una visión completamente pragmática del tema, diciendo que a veces es más conveniente realizar un análisis …

63 bayesian  frequentist 

En su libro "Todas las estadísticas", el profesor Larry Wasserman presenta el siguiente ejemplo (11.10, página 188). Supongamos que tenemos una densidad tal que f ( x ) = cfff , donde g es una funciónconocida(no negativa, integrable), y la constante de normalización c > 0 esdesconocida.f(x)=cg(x)f(x)=cg(x)f(x)=c\,g(x)gggc>0c>0c>0 Estamos interesados ​​en …

62 bayesian  mathematical-statistics 

Entiendo que el Jeffreys anterior es invariante bajo re-parametrización. Sin embargo, lo que no entiendo es por qué se desea esta propiedad. ¿Por qué no querrías el cambio previo bajo un cambio de variables?

61 bayesian  prior 

El mundo de las estadísticas se dividió entre frecuentistas y bayesianos. En estos días parece que todos hacen un poco de ambas cosas. ¿Cómo puede ser esto? Si los diferentes enfoques son adecuados para diferentes problemas, ¿por qué los padres fundadores de las estadísticas no vieron esto? Alternativamente, ¿han ganado …

59 bayesian  frequentist  history  philosophical 

Tengo algunas preguntas sobre la regresión bayesiana: Dada una regresión estándar como . Si quiero cambiar esto en una regresión bayesiana, ¿necesito distribuciones previas para y (o no funciona de esta manera)?β 0 β 1y= β0 0+ β1x + εy=β0 0+β1X+εy = \beta_0 + \beta_1 x + \varepsilonβ0 0β0 0\beta_0β1β1\beta_1 …

57 regression  bayesian 

Ya teníamos un hilo preguntando quiénes son bayesianos y uno preguntando si los frecuentistas son bayesianos , pero no había ningún hilo preguntando directamente quiénes son frecuentistas . Esta es una pregunta que fue hecha por @whuber como un comentario a este hilo y pide ser respondida. ¿Existen (hay algunos …

55 bayesian  frequentist 

Nota: Soy consciente de las diferencias filosóficas entre las estadísticas bayesianas y frecuentistas. Por ejemplo, "cuál es la probabilidad de que la moneda en la mesa sea cara" no tiene sentido en las estadísticas frecuentistas, ya que ya ha caído cara o cruz, no hay nada probabilístico al respecto. Entonces …

54 bayesian  frequentist 

Un filtro de partículas y un filtro de Kalman son estimadores bayesianos recursivos . A menudo encuentro filtros de Kalman en mi campo, pero rara vez veo el uso de un filtro de partículas. ¿Cuándo se usaría uno sobre el otro?

51 bayesian  particle-filter  kalman-filter 

¿Por favor explíqueme la diferencia en la estimación bayesiana y la estimación de máxima verosimilitud?

50 bayesian  maximum-likelihood 

Estoy tratando de ponerme al día con las estadísticas bayesianas. Tengo un poco de antecedentes de estadísticas (STAT 101) pero no demasiado; creo que puedo entender lo anterior, lo posterior y la probabilidad: D. Todavía no quiero leer un libro de texto bayesiano. Prefiero leer de una fuente (sitio web …

47 bayesian  references 

En el artículo "Discusión: ¿Deberían los ecologistas convertirse en bayesianos?" Brian Dennis ofrece una visión sorprendentemente equilibrada y positiva de las estadísticas bayesianas cuando su objetivo parece ser advertir a la gente al respecto. Sin embargo, en un párrafo, sin ninguna cita o justificación, dice: Ya ves, a los bayesianos …

46 bayesian  residuals  frequentist  likelihood-principle 

Tengo curiosidad sobre la naturaleza de Σ−1Σ−1\Sigma^{-1} . ¿Alguien puede decir algo intuitivo sobre "¿Qué dice Σ−1Σ−1\Sigma^{-1} sobre los datos?" Editar: Gracias por las respuestas Después de tomar algunos cursos excelentes, me gustaría agregar algunos puntos: Es una medida de la información, es decir, xTΣ−1xxTΣ−1xx^T\Sigma^{-1}x es la cantidad de información …

46 bayesian  maximum-likelihood  covariance  matrix 

Me pregunto si hace una diferencia en la interpretación si solo el dependiente, tanto el dependiente como el independiente, o solo las variables independientes se transforman logarítmicamente. Considere el caso de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Puedo interpretar el IV como el porcentaje de aumento, pero ¿cómo cambia …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model