Beim Lesen des Artikels "Forecasting at Scale" (FBProphet-Prognosetool, siehe https://peerj.com/preprints/3190.pdf ) bin ich auf den Begriff "sparse prior" gestoßen . Die Autoren erklären, dass sie einen solchen "spärlichen Prior" bei der Modellierung eines Vektors von Ratenabweichungen von einer...
(Diese Frage ist von diesem Kommentar von Xi'an inspiriert .) Es ist bekannt , dass , wenn die vorherige Verteilung π(θ)π(θ)\pi(\theta) ist die richtige und die Wahrscheinlichkeit L(θ|x)L(θ|x)L(\theta | x) ist wohldefiniert, so ist die a posteriori Verteilung
Stellen Sie sich ein statistisches Problem vor, bei dem Sie eine responseVariable haben, die Sie abhängig von einer explanatoryVariablen und einer nestedVariablen beschreiben möchten , wobei die verschachtelte Variable nur als sinnvolle Variable für bestimmte Werte der erklärenden Variablen...
Soweit ich es verstehe, ist es das (zumindest definiert Wikipedia es so ). Aber ich habe diese Aussage von Efron * gefunden (Hervorhebung hinzugefügt): Die Markov-Kette Monte Carlo (MCMC) ist die große Erfolgsgeschichte der modernen Bayes'schen Statistik. MCMC und seine Schwestermethode „Gibbs...
Ich spreche oft über das Ausleihen von Informationen oder den Austausch von Informationen in Bayes'schen hierarchischen Modellen. Ich kann anscheinend keine klare Antwort darauf bekommen, was dies tatsächlich bedeutet und ob es nur für Bayes'sche hierarchische Modelle gilt. Ich komme auf die Idee:...
Vor kurzem bin ich auf "wahrscheinlichkeitsfreie" Methoden aufmerksam geworden, über die in der Literatur geredet wird. Mir ist jedoch nicht klar, was es bedeutet, dass eine Inferenz- oder Optimierungsmethode wahrscheinlichkeitsfrei ist . Beim maschinellen Lernen besteht das Ziel normalerweise...
In der Frequentist-Statistik ist ein 95% -Konfidenzintervall ein Intervall erzeugendes Verfahren, das, wenn es unendlich oft wiederholt wird, in 95% der Fälle den wahren Parameter enthält. Warum ist das nützlich? Konfidenzintervalle werden oft missverstanden. Sie sind kein Intervall, in dem wir zu...
Wenn p ∼p∼p \sim Uniform (0,1)(0,1)(0,1) und X∼X∼X \sim Bin (n,p)(n,p)(n, p) , ist der hintere Mittelwert von ppp durch X+1n+2X+1n+2\frac{X+1}{n+2} . Gibt es einen gebräuchlichen Namen für diesen Schätzer? Ich habe festgestellt, dass es viele Probleme von Menschen löst, und ich möchte Menschen auf...
Angenommen, ich habe zwei nicht unabhängige Zufallsvariablen und möchte die Kovarianz zwischen ihnen so weit wie möglich reduzieren, ohne zu viel "Signal" zu verlieren. Bedeutet dies, dass die Zentrierung hilft? Ich habe irgendwo gelesen, dass mittlere Zentrierung die Korrelation um einen...
Hintergrund In der Informatik, Mathematik und manchmal auch in anderen Bereichen können „esoterische“ Beispiele nicht nur unterhaltsam, sondern auch hilfreich sein, um bestimmte Konzepte zu veranschaulichen, zum Beispiel: Bogosort und Slowsort sind sehr ineffiziente Sortieralgorithmen, mit denen...
Die Normalverteilung scheint nicht intuitiv zu sein, bis Sie die CLT lernen, was erklärt, warum sie im wirklichen Leben so verbreitet ist. Aber entsteht es jemals als "natürliche" Verteilung für eine bestimmte
Gemäß den Referenzen Buch 1 , Buch 2 und Papier . Es wurde erwähnt, dass es eine Äquivalenz zwischen der regulierten Regression (Ridge, LASSO und Elastic Net) und ihren Einschränkungsformeln gibt. Ich habe mir auch Cross Validated 1 und Cross Validated 2 angesehen , aber ich kann keine klare...
Ich habe eine Wahrscheinlichkeitsfunktion für die Wahrscheinlichkeit meiner Daten bei einigen Modellparametern , die ich schätzen möchte. Unter der Annahme flacher Prioritäten für die Parameter ist die Wahrscheinlichkeit proportional zur posterioren Wahrscheinlichkeit. Ich benutze eine...
In Goodfellow's (2016) Buch über tiefes Lernen sprach er über die Gleichwertigkeit eines frühen Stopps der L2-Regularisierung ( https://www.deeplearningbook.org/contents/regularization.html Seite 247). Die quadratische Approximation der Kostenfunktion jjj ist gegeben durch:
Ich versuche Bayes Factor (BF) zu verstehen. Ich glaube, sie sind wie das Wahrscheinlichkeitsverhältnis von 2 Hypothesen. Wenn BF also 5 ist, bedeutet dies, dass H1 5-mal wahrscheinlicher ist als H0. Ein Wert von 3-10 zeigt mäßige Hinweise an, während> 10 starke Hinweise anzeigt. Für den P-Wert...
Hintergrund : Ich habe einen Doktortitel in Sozialpsychologie, in dem theoretische Statistik und Mathematik in meinen quantitativen Kursen kaum behandelt wurden. Während des Studiums und der Graduiertenschule wurde ich (wahrscheinlich wie viele von Ihnen auch in den Sozialwissenschaften) durch das...
Ich lese viel über die Verwendung von Splines bei verschiedenen Regressionsproblemen. Einige Bücher (z. B. Hodges Richly Parrameterized Linear Models ) empfehlen bestrafte Splines. Andere (z. B. Harrell- Regressionsmodellierungsstrategien ) entscheiden sich für eingeschränkte kubische Splines. Wie...
Wenn wir den Standardfehler eines Regressionskoeffizienten berechnen, erklärst wir nicht für die Zufälligkeit in der Design - Matrix XXX . In OLS wir zum Beispiel berechnen var(β^)var(β^)\text{var}(\hat{\beta}) als var((XTX)−1XTY)=σ2(XTX)−1var((XTX)−1XTY)=σ2(XTX)−1\text{var}((X^TX)^{-1}X^TY) =...
Das Standardschema der instrumentellen Variablen in Bezug auf die Kausalität ( ->) lautet: Z -> X -> Y Wobei Z ein Instrument ist, X eine endogene Variable und Y eine Antwort. Ist es möglich, dass folgende Beziehungen: Z <- X ->Y Z <-> X ->Y sind auch gültig? Während...
Ich lese jetzt einen Hinweis zur Biostatistik von PMT Education und beachte die folgenden Sätze in Abschnitt 2.7: Ein Baby, das im 50. Massenperzentil geboren wurde, ist schwerer als 50% der Babys. Ein Baby, das im 25. Massenperzentil geboren wurde, ist schwerer als 75% der Babys. Ein Baby,...