Preguntas etiquetadas con inference

Estoy trabajando con un pequeño conjunto de datos (21 observaciones) y tengo el siguiente gráfico QQ normal en R: Al ver que la trama no admite la normalidad, ¿qué podría inferir sobre la distribución subyacente? Me parece que una distribución más sesgada a la derecha encajaría mejor, ¿no es así? …

173 r  data-visualization  inference  qq-plot 

A medida que uno se interesa por las estadísticas, la dicotomía "Frecuentista" versus "Bayesiano" pronto se convierte en algo común (¿y quién no ha leído La señal y el ruido de Nate Silver , de todos modos?). En charlas y cursos introductorios, el punto de vista es abrumadoramente frecuenta ( …

92 bayesian  mathematical-statistics  inference  bayes  frequentist 

¿Cuál es la forma más limpia y fácil de explicarle a alguien el concepto de varianza? ¿Qué significa intuitivamente? Si uno le explica esto a su hijo, ¿cómo lo haría? Es un concepto que tengo dificultad para articular, especialmente cuando relaciono la varianza con el riesgo. Lo entiendo matemáticamente y …

81 distributions  variance  standard-deviation  inference  intuition 

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 

El siguiente extracto es de la entrada, ¿Cuáles son las diferencias entre las pruebas de una y dos colas? , en el sitio de ayuda de estadísticas de UCLA. ... considere las consecuencias de perder un efecto en la otra dirección. Imagine que ha desarrollado un nuevo medicamento que cree …

58 hypothesis-testing  statistical-significance  inference 

Si el interés es simplemente estimar los parámetros de un modelo (estimación puntual y / o intervalo) y la información previa no es confiable, débil (sé que esto es un poco vago, pero estoy tratando de establecer un escenario donde la elección de un prior es difícil) ... ¿Por qué …

44 bayesian  inference  prior  likelihood  information 

Esto parece ser un problema básico, pero acabo de darme cuenta de que en realidad no sé cómo probar la igualdad de los coeficientes de dos regresiones diferentes. ¿Alguien puede arrojar algo de luz sobre esto? Más formalmente, supongamos que ejecuté las siguientes dos regresiones: e donde refiere a la …

44 hypothesis-testing  inference 

Me pregunto si alguien conoce alguna regla general con respecto al número de muestras de bootstrap que uno debe usar, en función de las características de los datos (número de observaciones, etc.) y / o las variables incluidas.

40 bootstrap  inference  monte-carlo 

Una de las contribuciones tardías de RA Fisher fueron los intervalos fiduciales y los argumentos de principios fiduciales . Sin embargo, este enfoque no es tan popular como los argumentos de principios bayesianos o frecuentistas. ¿Cuál es el argumento fiducial y por qué no se ha aceptado?

33 inference  philosophical  fiducial 

En los cursos básicos de estadística de pregrado, a los estudiantes se les enseña (¿usualmente?) Pruebas de hipótesis para la media de una población. ¿Por qué se centra en la media y no en la mediana? Supongo que es más fácil probar la media debido al teorema del límite central, …

32 hypothesis-testing  mean  inference  median 

Propondré esta pregunta por medio de un ejemplo. Supongamos que tengo un conjunto de datos, como el conjunto de datos del precio de la vivienda de Boston, en el que tengo variables continuas y categóricas. Aquí, tenemos una variable de "calidad", del 1 al 10, y el precio de venta. …

31 hypothesis-testing  data-visualization  p-value  dataset  inference 

A veces, en los informes, incluyo un descargo de responsabilidad sobre los valores p y otras estadísticas inferenciales que he proporcionado. Digo que, dado que la muestra no fue aleatoria, esas estadísticas no se aplicarían estrictamente. Mi redacción específica generalmente se da en una nota al pie: "Si bien, estrictamente …

31 inference  p-value 

¿Cuáles son las diferencias entre "inferencia" y "estimación" en el contexto del aprendizaje automático ? Como novato, siento que inferimos variables aleatorias y estimamos los parámetros del modelo. ¿Es correcto este entendimiento? Si no es así, ¿cuáles son exactamente las diferencias y cuándo debo usar cuáles? Además, ¿cuál es el …

30 machine-learning  inference  terminology 

Explicaré mi problema con un ejemplo. Suponga que desea predecir el ingreso de un individuo dados algunos atributos: {Edad, Sexo, País, Región, Ciudad}. Tienes un conjunto de datos de entrenamiento como este train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

¿Qué sucede si toma una muestra aleatoria y puede ver que claramente no es representativa, como en una pregunta reciente ? Por ejemplo, ¿qué sucede si se supone que la distribución de la población es simétrica alrededor de 0 y la muestra que extrae al azar tiene observaciones positivas y …

28 sampling  experiment-design  inference  sample