Preguntas etiquetadas con misspecification

Ediciones: He agregado un ejemplo simple: inferencia de la media de la XyoXyoX_i . También he aclarado ligeramente por qué los intervalos creíbles que no coinciden con los intervalos de confianza son malos. Yo, un bayesiano bastante devoto, estoy en medio de una especie de crisis de fe. Mi problema …

68 bayesian  modeling  philosophical  misspecification 

Estoy muy confundido acerca de si es legítimo incluir una variable dependiente retrasada en un modelo de regresión. Básicamente, creo que si este modelo se enfoca en la relación entre el cambio en Y y otras variables independientes, agregar una variable dependiente retrasada en el lado derecho puede garantizar que …

26 regression  lags  misspecification 

¿Es cierto que los métodos bayesianos no se sobreajustan? (Vi algunos documentos y tutoriales haciendo esta afirmación) Por ejemplo, si aplicamos un Proceso Gaussiano a MNIST (clasificación de dígitos escritos a mano), pero solo le mostramos una sola muestra, ¿volverá a la distribución anterior para cualquier entrada diferente de esa …

25 bayesian  nonparametric  gaussian-process  overfitting  misspecification 

En el famoso artículo de 1938 (" La distribución de la muestra grande de la razón de probabilidad para probar hipótesis compuestas ", Annals of Mathematical Statistics, 9: 60-62), Samuel Wilks derivó la distribución asintótica de 2×LLR2×LLR2 \times LLR (relación de probabilidad logarítmica ) para hipótesis anidadas, bajo el supuesto …

23 hypothesis-testing  model-selection  likelihood-ratio  asymptotics  misspecification 

Después de realizar el análisis de componentes principales (PCA), quiero proyectar un nuevo vector en el espacio PCA (es decir, encontrar sus coordenadas en el sistema de coordenadas PCA). He calculado PCA en lenguaje R usando prcomp. Ahora debería poder multiplicar mi vector por la matriz de rotación PCA. ¿Deben …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

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 

Si se está probando una hipótesis de homocedasticidad, hay disponibles pruebas paramétricas (prueba de Bartlett de homogeneidad de varianzas bartlett.test) y no paramétricas (prueba de Figner-Killeen de homogeneidad de varianzas fligner.test). ¿Cómo saber qué tipo usar? ¿Debería esto depender, por ejemplo, de la normalidad de los datos?

10 r  variance  heteroscedasticity  misspecification 

Tengo una pregunta metodológica general. Es posible que se haya respondido antes, pero no puedo localizar el hilo relevante. Apreciaré los punteros a posibles duplicados. ( Aquí hay una excelente, pero sin respuesta. Esto también es similar en espíritu, incluso con una respuesta, pero esta última es demasiado específica desde …

9 modeling  inference  misspecification 

Tengo dos grupos de 10 participantes que fueron evaluados tres veces durante un experimento. Para probar las diferencias entre los grupos y entre las tres evaluaciones, ejecuté un ANOVA de diseño mixto 2x3 con group(control, experimental), time(primero, segundo, tres) y group x time. Ambos timey groupresultaron significativos, además hubo una …

8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka