Preguntas etiquetadas con philosophical

Un ex colega una vez me argumentó lo siguiente: Usualmente aplicamos pruebas de normalidad a los resultados de procesos que, bajo nulo, generan variables aleatorias que son solo asintóticamente o casi normales (con la parte 'asintóticamente' dependiente de alguna cantidad que no podemos hacer grande); En la era de la …

298 hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical 

¿Alguien podría explicarme en detalle sobre la estimación de máxima verosimilitud (MLE) en términos simples? Me gustaría conocer el concepto subyacente antes de entrar en derivación matemática o ecuación.

92 mathematical-statistics  maximum-likelihood  intuition  definition  philosophical 

Cuando se resuelven problemas de negocios utilizando datos, es común que al menos una suposición clave de que las estadísticas clásicas no sean válidas. La mayoría de las veces, nadie se molesta en verificar esas suposiciones, por lo que nunca se sabe. Por ejemplo, que muchas de las métricas web …

82 model-selection  nonparametric  outliers  robust  philosophical 

Antecedentes : no tengo una capacitación formal en estadísticas bayesianas (aunque estoy muy interesado en aprender más), pero sé lo suficiente, creo, para entender por qué muchos sienten que son preferibles a las estadísticas frequentistas. Incluso los estudiantes de pregrado en la clase de estadística introductoria (en ciencias sociales) que …

72 bayesian  frequentist  philosophical 

Para un estudio de simulación tengo para generar variables aleatorias que muestran un (población) de correlación prefined a una variable existente .YYY Miré en los Rpaquetes copulay CDVineque pueden producir distribuciones aleatorias multivariadas con una estructura de dependencia dada. Sin embargo, no es posible arreglar una de las variables resultantes …

71 r  correlation  random-variable  random-generation  independence  assumptions  random-variable  unbiased-estimator  regression  hypothesis-testing  heteroscedasticity  generalized-least-squares  distributions  networks  data-visualization  sas  reproducible-research  philosophical  time-series  variance  outliers  quality-control  mean  multilevel-analysis  average  weighted-mean  regression  confidence-interval  prediction-interval  correlation  matlab  matrix  data-mining  maximum-likelihood  r  time-series  survival  predictive-models 

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 

Dice en Wikipedia que: la matemática [de la probabilidad] es en gran medida independiente de cualquier interpretación de la probabilidad. Pregunta: Entonces, si queremos ser matemáticamente correctos, ¿no deberíamos rechazar cualquier interpretación de la probabilidad? Es decir, ¿tanto el bayesiano como el frecuentismo son matemáticamente incorrectos? No me gusta la …

67 probability  bayesian  frequentist  philosophical  kolmogorov-axioms 

El mundo de las estadísticas se dividió entre frecuentistas y bayesianos. En estos días parece que todos hacen un poco de ambas cosas. ¿Cómo puede ser esto? Si los diferentes enfoques son adecuados para diferentes problemas, ¿por qué los padres fundadores de las estadísticas no vieron esto? Alternativamente, ¿han ganado …

59 bayesian  frequentist  history  philosophical 

Me refiero a prácticas que aún mantienen su presencia, a pesar de que los problemas (generalmente computacionales) para los que fueron diseñados han sido resueltos. Por ejemplo, la corrección de continuidad de Yates se inventó para aproximar la prueba exacta de Fisher con la prueba , pero ya no es …

55 references  philosophical 

Esto ha surgido en algunas preguntas ahora, y me he estado preguntando sobre algo. ¿Se ha movido el campo en su conjunto hacia la "reproducibilidad" enfocándose en la disponibilidad de los datos originales y el código en cuestión? Siempre me enseñaron que el núcleo de la reproducibilidad no era necesariamente, …

50 reproducible-research  philosophical 

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 

Johansson (2011) en " Salve lo imposible: valores p, evidencia y probabilidad " (aquí también hay un enlace a la revista ) afirma que los valores más bajos a menudo se consideran como una evidencia más fuerte contra el nulo. Johansson implica que las personas considerarían que la evidencia contra …

31 hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  philosophical 

En este artículo , la talentosa investigadora Cosma Shalizi argumenta que para aceptar completamente una visión bayesiana subjetiva, uno también debe aceptar un resultado no físico de que la flecha del tiempo (dada por el flujo de entropía) debería ir hacia atrás . Esto es principalmente un intento de argumentar …

31 bayesian  entropy  maximum-entropy  philosophical 

Citando la gran respuesta de Gung Supuestamente, un investigador una vez se acercó a Fisher con resultados "no significativos", preguntándole qué debería hacer, y Fisher dijo: "ve a buscar más datos". Desde una perspectiva de Neyman-Pearson, esto es flagrante ppp -hacking, pero no es un caso de uso donde ir …

26 hypothesis-testing  p-value  intuition  philosophical 

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