Betrachten Sie eine Zufallsstichprobe wobei X i iid B e r n o u l l i ( p ) Zufallsvariablen sind, wobei p ∈ ( 0 , 1 ) ist . Überprüfen Sie, ob T ( X ) = X 1 + 2 X 2 + X 3 eine ausreichende Statistik für p ist .{ X.1, X.2, X.3}}{X1,X2,X3}\{X_1,X_2,X_3\}X.ichXiX_iB e r n o u l l i ( p...
Manchmal nehmen wir an, dass Regressoren fest sind, dh sie sind nicht stochastisch. Ich denke , das bedeutet , dass alle unsere Prädiktoren, Parameterschätzungen usw. bedingungslos sind, oder? Darf ich überhaupt so weit gehen, dass es sich nicht mehr um Zufallsvariablen handelt? Wenn wir...
Die folgende Frage wurde mir von einem Freund gestellt. Ich konnte ihr nicht helfen, aber ich hoffe, jemand kann es mir erklären. Ich konnte kein ähnliches Beispiel finden. Vielen Dank für Hilfe und Erklärung. F: Die Ergebnisse von 100 Münzwurfversuchen werden als 0 = "Schwanz" und 1 = "Kopf"...
Ich lese das Bayesian Online Changepoint Detection Paper von Adams und MacKay ( Link ). Die Autoren schreiben zunächst die marginale Vorhersageverteilung: wobeiP(xt+1|x1:t)=∑rtP(xt+1|rt,x(r)t)P(rt|x1:t)(1)P(xt+1|x1:t)=∑rtP(xt+1|rt,xt(r))P(rt|x1:t)(1) P(x_{t+1} | \textbf{x}_{1:t}) = \sum_{r_t}...
Bayesianische Statistiker behaupten, dass "Bayesianische Statistiken Parameter schätzen können, deren Schätzung mit frequentistischen Methoden sehr schwierig ist". Sagt das folgende Zitat aus dieser SAS-Dokumentation dasselbe? Es liefert Schlussfolgerungen, die von den Daten abhängig und genau...
Ich habe hier eine allgemein grundlegende Frage zu stellen, die mich seit einiger Zeit beunruhigt. Während des größten Teils meiner Lektüre der Bayes'schen Statistik wurde sachlich festgestellt, dass die Grenzwahrscheinlichkeit oft unlösbar oder schwer abzuschätzen ist. Warum? Zu den häufig...
Ich würde gerne wissen, ob die Statistik vollständig ist für in einer -Einstellung. σ2N(μ,σ2)T.( X.1, … , X.n) = ∑ni = 1( X.ich- X.¯n)2n - 1T(X1,…,Xn)=∑i=1n(Xi−X¯n)2n−1T(X_1,\ldots,X_n)=\frac{\sum_{i=1}^n (X_i-\bar{X}_n)^2}{n-1}σ2σ2\sigma^2N.( μ , σ2)N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2) Hängt dies davon ab, ob...
Ich habe eine allgemeine methodologische Frage. Möglicherweise wurde es bereits beantwortet, aber ich kann den entsprechenden Thread nicht finden. Ich werde Hinweise auf mögliche Duplikate schätzen. ( Hier ist eine ausgezeichnete, aber ohne Antwort. Dies ist auch im Geist ähnlich, selbst mit einer...
Ich versuche , eine klarere Intuition zu bekommen hinter: „Wenn macht B wahrscheinlicher , dann B macht einen eher“ , dhEINEINAB.B.BB.B.BEINEINA Lassen n ( S.)n(S.)n(S) die Größe des Raumes bezeichnet , in der EINEINA und B.B.B sind, dann Anspruch: P.( B | A ) > P.( B...
Wo finde ich einen Beweis für den Satz von Pitman-Koopman-Darmois? Ich habe seit einiger Zeit gegoogelt. Seltsamerweise erwähnen viele Notizen diesen Satz, aber keiner von ihnen liefert den
Angenommen, Sie hatten ein außerirdisches Jahr mit einer unbekannten Länge N. Wenn Sie eine zufällige Stichprobe dieser Außerirdischen haben und einige von ihnen Geburtstage teilen, können Sie diese Daten verwenden, um die Länge des Jahres zu schätzen? In einer Stichprobe von 100 könnten Sie...
Mir wurde beigebracht, dass wir nach Stichproben aus einer Population eine Parameterschätzung in Form eines Konfidenzintervalls erstellen können. Zum Beispiel sollten 95% -Konfidenzintervalle ohne verletzte Annahmen eine Erfolgsrate von 95% aufweisen, wenn sie den wahren Parameter enthalten, den...
Sei , , ..., iid RVs mit Bereich aber unbekannter Verteilung. (Ich kann davon ausgehen, dass die Verteilung kontinuierlich ist, falls erforderlich.)X1X1X_1X2X2X_2XnXnX_n[0,1][0,1][0,1] Definiere .Sn=X1+⋯+XnSn=X1+⋯+XnS_n = X_1 + \cdots + X_n Ich und frage: Was kann ich auf Bayes'sche Weise über...
Im Zusammenhang mit Online-Clustering finde ich oft viele Artikel, die über "Dirichlet-Prozess" und "endliche / unendliche Mischungsmodelle" sprechen. Angesichts der Tatsache, dass ich noch nie Dirichlet-Prozess- oder Mischungsmodelle verwendet oder gelesen habe. Kennen Sie Vorschläge für...
Dieser Abschnitt von diesem Artikel sagt: Ronald Fisher führte 1935 eine Referenzinferenz ein, um sie auf dieses Problem anzuwenden. Er bezog sich auf eine frühere Arbeit von WV Behrens von 1929. Behrens und Fisher vorgeschlagen , um die Wahrscheinlichkeitsverteilung zu finden wobeiˉx1undˉx2die...
Ich arbeite an einem Modell, das auf einer hässlichen parametrisierten Funktion beruht, die als Kalibrierungsfunktion für einen Teil des Modells fungiert. Bei Verwendung einer Bayes'schen Einstellung muss ich nicht informative Prioritäten für die Parameter erhalten, die meine Funktion beschreiben....
Gibt es eine methodische Möglichkeit, die Richtungen, Größen usw. der PCA-Ergebnisse für verschiedene Proben aus derselben Population zu vergleichen? Ich lasse die Art des Tests absichtlich vage, weil ich all die verschiedenen Möglichkeiten hören möchte ... zB könnte es einen Test geben (und ich...
Dies ist eher eine philosophische Frage, aber wie bildet man aus rein bayesianischer Sicht tatsächlich Vorwissen? Wenn wir vorherige Informationen benötigen, um gültige Schlussfolgerungen zu ziehen, scheint es ein Problem zu geben, wenn wir auf frühere Erfahrungen zurückgreifen müssen, um die...
Ich lese Chris Bishops Lehrbuch zur Mustererkennung und zum maschinellen Lernen . Ich bin mehrmals auf den Begriff probabilistische Folgerung gestoßen. Ich habe ein paar Fragen. Ist probabilistische Inferenz nur in einem grafischen Modellierungskontext anwendbar? Was ist der Unterschied zwischen...
Was sind einige aktuelle bedeutende theoretische Arbeiten, die auf dem Gebiet der asymptotischen Inferenz / Theorie großer Stichproben durchgeführt wurden? Was ist der aktuelle Forschungsumfang in diesem Bereich? Gibt es ein offenes Problem oder bestimmte Bereiche, in denen sich die Theorie in...