Preguntas etiquetadas con frequentist

En el enfoque frecuentista de la inferencia, los procedimientos estadísticos se evalúan por su desempeño a lo largo de una hipotética serie de repeticiones de un proceso que se considera que generó los datos.

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¿Alguna vez los bayesianos sostienen que hay casos en los que su enfoque generaliza / se superpone con el enfoque frecuentista?
¿Alguna vez los bayesianos sostienen que su enfoque generaliza el enfoque frecuentista, porque uno puede usar antecedentes no informativos y, por lo tanto, puede recuperar una estructura típica de modelo frecuentista? ¿Alguien puede referirme a un lugar donde pueda leer sobre este argumento, si realmente se usa? EDITAR: Esta pregunta …
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Si usa una estimación puntual que maximiza , ¿qué dice eso sobre su filosofía? (Frecuente o bayesiano o algo más?)
Si alguien dijera "Ese método utiliza el MLE, la estimación puntual para el parámetro que maximiza , por lo tanto, es frecuentista; y además no es bayesiano".P ( x | θ )P(x|θ)\mathrm{P}(x|\theta) estarías de acuerdo? Actualización sobre los antecedentes : Hace poco leí un artículo que dice ser frecuente. No …
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¿Cómo verifican los bayesianos sus métodos utilizando los métodos de simulación de Monte Carlo?
Antecedentes : tengo un doctorado en psicología social, donde las estadísticas teóricas y las matemáticas apenas se cubrieron en mi curso cuantitativo. En la escuela de pregrado y posgrado, me enseñaron (al igual que muchos de ustedes también en ciencias sociales, probablemente) a través del marco frecuentista "clásico". Ahora, también …
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R / mgcv: ¿Por qué los productos tensoriales te () y ti () producen superficies diferentes?
El mgcvpaquete Rtiene dos funciones para ajustar las interacciones del producto tensorial: te()y ti(). Entiendo la división básica del trabajo entre los dos (ajustar una interacción no lineal versus descomponer esta interacción en efectos principales y una interacción). Lo que no entiendo es por qué te(x1, x2)y ti(x1) + ti(x2) …
11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 
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¿Cuándo no puede interpretarse la distribución de muestreo frecuentista como posterior bayesiano en entornos de regresión?
Mis preguntas reales están en los últimos dos párrafos, pero para motivarlos: Si intento estimar la media de una variable aleatoria que sigue una distribución Normal con una varianza conocida, he leído que poner un uniforme antes en la media da como resultado una distribución posterior que es proporcional a …
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¿Cómo encaja un estimador que minimiza una suma ponderada de sesgo cuadrado y varianza en la teoría de la decisión?
De acuerdo, mi mensaje original no pudo obtener una respuesta; entonces, déjenme plantear la pregunta de otra manera. Comenzaré explicando mi comprensión de la estimación desde una perspectiva teórica de decisión. No tengo entrenamiento formal y no me sorprendería si mi pensamiento es defectuoso de alguna manera. Supongamos que tenemos …
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Modelo de historial de eventos en tiempo discreto (supervivencia) en R
Estoy tratando de ajustar un modelo de tiempo discreto en R, pero no estoy seguro de cómo hacerlo. He leído que puede organizar la variable dependiente en diferentes filas, una para cada observación de tiempo, y usar la glmfunción con un enlace logit o cloglog. En este sentido, tengo tres …
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