Wenn ich nach google "fisher" "fiducial" Ich bekomme sicher eine Menge Treffer, aber alle, denen ich gefolgt bin, sind absolut unverständlich. All diese Hits scheinen eines gemeinsam zu haben: Sie sind alle für eingefleischte Statistiker geschrieben, die gründlich in Theorie, Praxis, Geschichte...
In der Bayes'schen Inferenz wird eine prädiktive Verteilung für zukünftige Daten abgeleitet, indem unbekannte Parameter herausintegriert werden. Die Integration über die posteriore Verteilung dieser Parameter ergibt eine posteriore Vorhersageverteilung - eine Verteilung für zukünftige Daten, die...
(Bitte entschuldigen Sie sich im Voraus für die Verwendung der Laiensprache anstelle der statistischen Sprache.) Wenn ich die Wahrscheinlichkeit messen möchte, dass jede Seite eines bestimmten physischen sechsseitigen Würfels mit hinreichender Sicherheit auf +/- 2% gewürfelt wird, wie viele...
Mein Verständnis war, dass deskriptive Statistiken Merkmale einer Datenprobe quantitativ beschreiben, während inferentielle Statistiken Rückschlüsse auf die Populationen zuließen, aus denen Proben entnommen wurden. Auf der Wikipedia-Seite für statistische Rückschlüsse heißt es jedoch: Die...
Ich habe das Neyman-Pearson-Lemma aus dem Buch Introduction to the Theory of Statistics von Mood, Graybill und Boes gelesen . Aber ich habe das Lemma nicht verstanden. Kann mir bitte jemand das Lemma in einfachen Worten erklären? Was heißt es? Neyman-Pearson-Lemma: Sei eine Zufallsstichprobe aus ,...
Wie funktioniert die Inversionsmethode? Sagen , ich habe eine Stichprobe X1, X2, . . . , XnX1,X2,...,XnX_1,X_2,...,X_n mit der Dichte f(x;θ)=1θx(1−θ)θf(x;θ)=1θx(1-θ)θf(x;\theta)={1\over \theta} x^{(1-\theta)\over \theta} über 0 < x <
Ich bin in keiner Weise Statistiker (ich hatte einen Kurs in mathematischer Statistik, aber nichts anderes als das), und vor kurzem, als ich Informationstheorie und statistische Mechanik studierte, traf ich dieses Ding, das "Unsicherheitsmaß" / "Entropie" genannt wurde. Ich habe die...
Für dieses univariate lineare Regressionsmodell gegebenem Datensatz lauten die Koeffizientenschätzungen Hier ist meine Frage nach dem Buch und Wikipedia , der Standardfehler von ist Wie und warum? D = { ( x 1 , y 1 ) , . . . , ( X n , y n ) } β 1 = Σ i x i y i - n ˉ x ˉ
Ich interessiere mich sehr für das elastische Netzverfahren für das Schrumpfen / Selektieren des Prädiktors. Es scheint sehr mächtig zu sein. Aber aus wissenschaftlicher Sicht weiß ich nicht genau, was ich tun soll, wenn ich die Koeffizienten habe. Welche Frage beantworte ich? Dies sind die...
In einem kürzlich hier veröffentlichten Kommentar verwies ein Kommentator auf einen Blog von Larry Wasserman, der (ohne Quellenangabe) darauf hinwies, dass frequentistische Schlussfolgerungen mit dem Wahrscheinlichkeitsprinzip in Konflikt stehen. Das Wahrscheinlichkeitsprinzip besagt einfach, dass...
Mein Verständnis ist, dass bei Verwendung eines Bayes'schen Ansatzes zur Schätzung von Parameterwerten: Die hintere Verteilung ist die Kombination der vorherigen Verteilung und der Wahrscheinlichkeitsverteilung. Wir simulieren dies, indem wir eine Stichprobe aus der posterioren Verteilung...
Lassen Sie . Die Fisher Information Matrix ist definiert als:θ ∈ Rnθ∈Rn\theta \in R^{n} ich( θ )ich , j= - E[ ∂2Log( f( X| θ))∂θich∂θj∣∣∣θ ]ich(θ)ich,j=-E[∂2Log(f(X|θ))∂θich∂θj|θ]I(\theta)_{i,j} = -E\left[\frac{\partial^{2} \log(f(X|\theta))}{\partial \theta_{i} \partial...
Ich verfolge AW van der Vaart, asymptotische Statistik (1998). Er spricht von statistischen Experimenten und behauptet, dass sie sich von einem statistischen Modell unterscheiden, definiert aber keines von beiden. Meine Frage: Was ist (1) ein statistisches Experiment, (2) ein statistisches Modell...
Ich kenne die Vorteile der Regularisierung bei der Erstellung von Vorhersagemodellen (Bias vs. Varianz, Vermeidung von Überanpassung). Aber ich frage mich, ob es eine gute Idee ist, auch Regularisierungen durchzuführen (Lasso, Grat, elastisches Netz), wenn der Hauptzweck des Regressionsmodells...
Enthalten das pdf und das pmf und das cdf die gleichen Informationen? Für mich gibt das pdf die gesamte Wahrscheinlichkeit an einem bestimmten Punkt an (im Grunde der Bereich unter der Wahrscheinlichkeit). Die pmf geben die Wahrscheinlichkeit eines bestimmten Punktes an. Die cdf geben die...
Ich werde gebeten, die p-Werte für deskriptive Statistiken zu finden. Ich verstehe jedoch, dass p-Werte für Teststatistiken sind. Wenn ich mich nicht irre, ist ein p-Wert die Wahrscheinlichkeit, einen so extremen Wert wie die Teststatistik zu beobachten, wenn die Nullhypothese wahr wäre....
In verwende Rich die ldaFunktion aus der Bibliothek, MASSum die Klassifizierung durchzuführen. Wie ich LDA verstehe, wird dem Eingang die Bezeichnung zugewiesen , die maximiert , richtig?xxxyyyp(y|x)p(y|x)p(y|x) Aber wenn ich das Modell , in das verstehe ich die Ausgabe von nicht ganz ,...
Ich denke, es ist fair zu sagen, dass Statistik eine angewandte Wissenschaft ist. Wenn also Durchschnittswerte und Standardabweichungen berechnet werden, liegt das daran, dass jemand versucht, einige Entscheidungen auf der Grundlage dieser Zahlen zu treffen. Ich hoffe, ein guter Statistiker zu...
Für ein gegebenes Inferenzproblem wissen wir, dass sich ein Bayes'scher Ansatz normalerweise sowohl in der Form unterscheidet als auch aus einem fequentistischen Ansatz resultiert. Frequentisten (in der Regel auch ich) weisen häufig darauf hin, dass für ihre Methoden keine vorherige Verwendung...
Ich habe in den letzten 3 Jahren Statistiken aus vielen Büchern studiert und dank dieser Seite viel gelernt. Dennoch bleibt für mich eine grundlegende Frage offen. Es mag eine sehr einfache oder eine sehr schwierige Antwort geben, aber ich weiß, dass es ein tiefes Verständnis der Statistik...