Preguntas etiquetadas con inference

Imagine que un investigador está explorando un conjunto de datos y ejecuta 1000 regresiones diferentes y encuentra una relación interesante entre ellos. Ahora imagine que otro investigador con los mismos datos ejecuta solo 1 regresión, y resulta que es el mismo que el otro investigador tomó 1000 regresiones para encontrar. …

12 bayesian  multiple-regression  multiple-comparisons  inference  theory 

Tengo una pregunta / confusión sobre las series estacionarias requeridas para modelar con ARIMA (X). Estoy pensando en esto más en términos de inferencia (efecto de una intervención), pero me gustaría saber si el pronóstico versus la inferencia hace alguna diferencia en la respuesta. Pregunta: Todos los recursos introductorios que …

12 time-series  econometrics  arima  inference 

He correlacionado datos y estoy usando un modelo de efectos mixtos de regresión logística para estimar el efecto de nivel individual (condicional) para un predictor de interés. Sé que para los modelos marginales estándar, la inferencia en los parámetros del modelo usando la prueba de Wald es consistente para la …

12 logistic  mixed-model  inference 

Actualmente estoy tomando el curso PGM de Daphne Koller en Coursera. En eso, generalmente modelamos una Red Bayesiana como un gráfico dirigido de causa y efecto de las variables que forman parte de los datos observados. Pero en los tutoriales y ejemplos de PyMC, generalmente veo que no está modelado …

12 bayesian  inference  bayesian-network  pymc 

El tenis tiene un peculiar sistema de puntuación de tres niveles, y me pregunto si esto tiene algún beneficio estadístico, desde el punto de vista de un partido como un experimento para determinar el mejor jugador. Para aquellos que no están familiarizados, en las reglas normales, un juego se gana …

12 probability  inference  games 

¿Existe una buena cuenta expositiva publicada, con detalles matemáticos, de los diversos enfoques que se han llevado al problema de Behrens-Fisher?

12 inference  references 

En el análisis bayesiano conjugado de Kevin Murphy de la distribución gaussiana , escribe que la distribución predictiva posterior es p ( x ∣ D ) = ∫p ( x ∣ θ ) p ( θ ∣ D ) dθp(x∣D)=∫p(x∣θ)p(θ∣D)dθ p(x \mid D) = \int p(x \mid \theta) p(\theta \mid …

12 bayesian  predictive-models  inference  posterior 

¿El uso de "variacional" siempre se refiere a la optimización mediante inferencia variacional? Ejemplos: "Codificador automático variacional" "Métodos Bayesianos Variacionales" "Grupo de renormalización variacional"

12 machine-learning  optimization  inference 

¿Cómo puedo construir un intervalo de confianza asintótico para un parámetro real, comenzando desde el MLE para ese parámetro?

12 confidence-interval  mathematical-statistics  maximum-likelihood  inference 

Cuando se calcula el error estándar de un coeficiente de regresión, no tenemos en cuenta la aleatoriedad en la matriz de diseño . En OLS, por ejemplo, calculamos comoXXXvar(β^)var(β^)\text{var}(\hat{\beta})var((XTX)−1XTY)=σ2(XTX)−1var((XTX)−1XTY)=σ2(XTX)−1\text{var}((X^TX)^{-1}X^TY) = \sigma^2(X^TX)^{-1} Si la se considerara aleatoria, la ley de la varianza total exigiría, en cierto sentido, la contribución adicional de …

11 regression  probability  variance  inference 

Tengo una función de probabilidad L(d|θ)L(d|θ)\mathcal{L}(d | \theta) para la probabilidad de mis datos ddd dados algunos parámetros del modelo θ∈RNθ∈RN\theta \in \mathbf{R}^N , que me gustaría estimar. Suponiendo anteriores planos sobre los parámetros, la probabilidad es proporcional a la probabilidad posterior. Yo uso un método MCMC para probar esta …

11 bayesian  maximum-likelihood  optimization  inference  mcmc 

Esta pregunta está inspirada en la respuesta de Martijn aquí . var [ X] = E[ X] E[ 1 - X]var[X]=E[X]E[1−X]\text{var}[X] = E[X]E[1-X]var [ X] = E[ X]var[X]=E[X]\text{var}[X] = E[X] A diferencia de la regresión lineal cuando los residuos se distribuyen normalmente, no se conoce la distribución de muestreo exacta …

11 regression  generalized-linear-model  inference  approximation  t-distribution 

Es decir, para hacer un análisis secuencial (no sabe de antemano exactamente cuántos datos recopilará) con métodos frecuentas requiere un cuidado especial; no puede simplemente recopilar datos hasta que el valor p sea lo suficientemente pequeño o un intervalo de confianza se vuelva lo suficientemente corto. Pero al hacer un …

11 bayesian  inference  philosophical  sequential-analysis 

Al leer las respuestas a este hilo , comencé a preguntarme cómo se relaciona la Prueba de Hipótesis con el Método Científico . Si bien tengo una buena comprensión de ambos, estoy teniendo dificultades para establecer la conexión precisa entre ellos. En un nivel alto, el método científico se reduce …

11 hypothesis-testing  inference 

Antecedentes: tuve que realizar un análisis de datos para un cliente (algún tipo de abogado) que era un principiante absoluto en estadística. Me preguntó qué significa el término "significación estadística" y realmente intenté explicarlo ... pero como no soy bueno para explicar cosas, fallé;)

11 statistical-significance  inference  communication