Als «frequentist» getaggte Fragen

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Umgang mit hierarchischen / verschachtelten Daten beim maschinellen Lernen

Ich werde mein Problem mit einem Beispiel erklären. Angenommen, Sie möchten das Einkommen einer Person anhand einiger Attribute vorhersagen: {Alter, Geschlecht, Land, Region, Stadt}. Sie haben einen Trainingsdatensatz wie diesen train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3),...

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
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Was sind die korrekten Werte für Präzision und Rückruf in Randfällen?

Präzision ist definiert als: p = true positives / (true positives + false positives) Ist es richtig, dass sich die Genauigkeit 1 nähert true positivesund false positivessich 0 nähert? Gleiche Frage zum Rückruf: r = true positives / (true positives + false negatives) Ich führe derzeit einen...

precision-recall data-visualization logarithm references r networks data-visualization standard-deviation probability binomial negative-binomial r categorical-data aggregation plyr survival python regression r t-test bayesian logistic data-transformation confidence-interval t-test interpretation distributions data-visualization pca genetics r finance maximum probability standard-deviation probability r information-theory references computational-statistics computing references engineering-statistics t-test hypothesis-testing independence definition r censoring negative-binomial poisson-distribution variance mixed-model correlation intraclass-correlation aggregation interpretation effect-size hypothesis-testing goodness-of-fit normality-assumption small-sample distributions regression normality-assumption t-test anova confidence-interval z-statistic finance hypothesis-testing mean model-selection information-geometry bayesian frequentist terminology type-i-and-ii-errors cross-validation smoothing splines data-transformation normality-assumption variance-stabilizing r spss stata python correlation logistic logit link-function regression predictor pca factor-analysis r bayesian maximum-likelihood mcmc conditional-probability statistical-significance chi-squared proportion estimation error shrinkage application steins-phenomenon
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Statistische Landschaft

Hat jemand einen kurzen Überblick über die verschiedenen Ansätze zur Statistik geschrieben? Zu einer ersten Annäherung haben Sie frequentistische und bayesianische Statistiken. Wenn Sie genauer hinschauen, haben Sie aber auch andere Ansätze wie likelihoodistische und empirische Bayes. Und dann...

bayesian frequentist philosophical
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Frequentismus und Priors

Robby McKilliam sagt in einem Kommentar zu diesem Beitrag: Es sollte darauf hingewiesen werden, dass es aus Sicht der Frequentisten keinen Grund gibt, das Vorwissen nicht in das Modell zu integrieren. In diesem Sinne ist die frequentistische Ansicht einfacher, Sie haben nur ein Modell und einige...

bayesian prior regularization frequentist
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Wann sind Bayes'sche Methoden Frequentisten vorzuziehen?

Ich möchte wirklich etwas über Bayesianische Techniken lernen, also habe ich versucht, mich selbst ein bisschen beizubringen. Es fällt mir jedoch schwer zu sehen, ob Bayesianische Techniken jemals einen Vorteil gegenüber Frequentist-Methoden bringen. Zum Beispiel: Ich habe in der Literatur gesehen,...

bayesian frequentist
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Gibt es mehr als Bayesianismus?

Als Student der Physik habe ich die Vorlesung "Warum ich ein Bayesianer bin" vielleicht ein halbes Dutzend Mal erlebt. Es ist immer dasselbe - der Moderator erklärt selbstgefällig, dass die Bayes'sche Interpretation der von den Massen angeblich verwendeten frequentistischen Interpretation überlegen...

probability bayesian frequentist