Preguntas etiquetadas con frequentist

Con un previo plano, coinciden los estimadores ML (frecuentista - máxima verosimilitud) y MAP (Bayesiano - máximo a posteriori). Sin embargo, en términos más generales, estoy hablando de estimadores puntuales derivados como optimizadores de alguna función de pérdida. Es decir (Bayesiano) x (x^(.)=argminE(L(X−x^(y))|y) (Bayesian) x^(.)=argminE(L(X−x^(y))|y) (Bayesian) \hat x(\,. ) = …

17 bayesian  estimation  loss-functions  frequentist  decision-theory 

Robby McKilliam dice en un comentario a esta publicación: Cabe señalar que, desde el punto de vista de los frecuentistas, no hay razón para que no pueda incorporar el conocimiento previo al modelo. En este sentido, la vista frecuentista es más simple, solo tiene un modelo y algunos datos. No …

17 bayesian  prior  regularization  frequentist 

¿Alguien ha escrito una breve encuesta sobre los diversos enfoques de las estadísticas? Para una primera aproximación, tiene estadísticas frecuentistas y bayesianas. Pero cuando miras más de cerca, también tienes otros enfoques como Bayes probabilista y empírico. Y luego tienes subdivisiones dentro de grupos como Bayes subjetivos objetivos Bayes dentro …

17 bayesian  frequentist  philosophical 

Para un problema de inferencia dado, sabemos que un enfoque bayesiano generalmente difiere tanto en la forma como en los resultados de un enfoque fequentista. Los frecuentes (por lo general me incluyen a mí) a menudo señalan que sus métodos no requieren un previo y, por lo tanto, están más …

15 bayesian  inference  likelihood  likelihood-ratio  frequentist 

¿Cuál es el enfoque frecuente de la historia del voltímetro y sus variaciones? La idea detrás de esto es que un análisis estadístico que apela a eventos hipotéticos tendría que revisarse si luego se supiera que esos eventos hipotéticos no podrían haber tenido lugar como se suponía. La versión de …

15 likelihood  frequentist 

Algunos bayesianos atacan la inferencia frecuentista afirmando que "no hay una distribución de muestreo única" porque depende de las intenciones del investigador (Kruschke, Aguinis y Joo, 2012, p. 733). Por ejemplo, digamos que un investigador comienza la recolección de datos, pero su financiamiento se recortó inesperadamente después de 40 participantes. …

15 distributions  inference  frequentist 

Dadas dos matrices x e y, ambas de longitud n, calzo un modelo y = a + b * x y quiero calcular un intervalo de confianza del 95% para la pendiente. Esto es (b - delta, b + delta) donde b se encuentra de la manera habitual y delta …

15 r  regression  bayesian  confidence-interval  frequentist 

Como estudiante de física, he experimentado la conferencia "Por qué soy bayesiano" tal vez media docena de veces. Siempre es lo mismo: el presentador explica con aire de suficiencia cómo la interpretación bayesiana es superior a la interpretación frecuentista supuestamente empleada por las masas. Mencionan la regla de Bayes, marginación, …

15 probability  bayesian  frequentist 

A menudo se da el caso de que un intervalo de confianza con una cobertura del 95% es muy similar a un intervalo creíble que contiene el 95% de la densidad posterior. Esto sucede cuando el prior es uniforme o casi uniforme en el último caso. Por lo tanto, un …

14 bayesian  confidence-interval  frequentist  credible-interval 

El tratamiento clásico de la inferencia estadística se basa en el supuesto de que existe una estadística correctamente especificada. Es decir, la distribución P∗(Y)P∗(Y)\mathbb{P}^*(Y) que generó los datos observados yyy es parte del modelo estadístico MM\mathcal{M} : P∗(Y)∈M={Pθ(Y):θ∈Θ}P∗(Y)∈M={Pθ(Y):θ∈Θ}\mathbb{P}^*(Y) \in \mathcal{M}=\{\mathbb{P}_\theta(Y) :\theta \in \Theta\} Sin embargo, en la mayoría de las …

14 hypothesis-testing  confidence-interval  model  frequentist  misspecification 

A menudo escucho la afirmación de que las estadísticas bayesianas pueden ser muy subjetivas. El argumento principal es que la inferencia depende de la elección de un previo (a pesar de que uno podría usar el principio de indiferencia o entropía máxima para elegir un previo). En comparación, según el …

14 bayesian  interpretation  frequentist  philosophical 

Estoy leyendo el capítulo sobre Estadísticas frecuentes del libro de Kevin Murphy " Aprendizaje automático: una perspectiva probabilística ". La sección sobre bootstrap dice: El bootstrap es una técnica simple de Monte Carlo para aproximar la distribución de muestreo. Esto es particularmente útil en casos donde el estimador es una …

14 bootstrap  frequentist 

En pocas palabras: ¿hay alguna diferencia en los enfoques bayesianos y frecuentes para el análisis exploratorio de datos? No conozco sesgos inherentes a los métodos de EDA, ya que un histograma es un histograma, un diagrama de dispersión es un diagrama de dispersión, etc., ni he encontrado ejemplos de diferencias …

14 bayesian  frequentist  eda 

A menudo he escuchado esta frase, pero nunca he entendido completamente lo que significa. La frase "buenas propiedades frecuentistas" tiene ~ 2750 visitas en Google actualmente, 536 en scholar.google.com y 4 en stats.stackexchange.com . Lo más parecido que encontré a una definición clara proviene de la última diapositiva en esta …

12 bayesian  terminology  frequentist 

Estaba leyendo una publicación de blog del estadístico William Briggs, y la siguiente afirmación me interesó por decir lo menos. ¿Que haces de eso? ¿Qué es un intervalo de confianza? Es una ecuación, por supuesto, que le proporcionará un intervalo para sus datos. Su objetivo es proporcionar una medida de …

12 confidence-interval  frequentist  philosophical