frequentist पर टैग किए गए जवाब

क्या कोई बायेसियन और प्रायिकतावादी दृष्टिकोण के बीच अंतर की संभावना का एक अच्छा हिस्सा दे सकता है? मैं जो कुछ समझता हूं: फ़्रीक्वॉज़र्स का दृष्टिकोण यह है कि डेटा एक विशिष्ट आवृत्ति / संभावना के साथ एक दोहराए जाने योग्य यादृच्छिक नमूना (रैंडम वेरिएबल) है (जिसे किसी घटना की …

37 probability  bayesian  frequentist 

एक बाहरी व्यक्ति के रूप में, ऐसा प्रतीत होता है कि इस पर दो प्रतिस्पर्धात्मक विचार हैं कि किसी को सांख्यिकीय अनुमान कैसे करना चाहिए। क्या दोनों अलग-अलग तरीकों को काम करने वाले सांख्यिकीविदों द्वारा मान्य माना जाता है? क्या किसी को दार्शनिक प्रश्न के रूप में माना जाता है? …

37 bayesian  frequentist 

मैं एक डेटा विज्ञान पाठ्यक्रम पर कुछ व्याख्यान स्लाइड्स को देख रहा हूं जो यहां पाया जा सकता है: https://github.com/cs109/2015/blob/master/Lectures/01-Introduction.pdf मैं, दुर्भाग्य से, इस व्याख्यान के लिए और स्लाइड पर एक बिंदु पर वीडियो नहीं देख सकता, प्रस्तुतकर्ता के पास निम्न पाठ है: कुछ प्रमुख सिद्धांत बायेसियन की तरह सोचें, …

35 bayesian  data-mining  frequentist 

मैं अपने लड़कों की मदद कर रहा हूं, वर्तमान में हाई स्कूल में है, आंकड़ों को समझ रहा हूं, और मैं कुछ सरल उदाहरणों के साथ शुरुआत कर रहा हूं, जो कुछ झलकियों को सिद्धांत की उपेक्षा किए बिना। मेरा लक्ष्य उन्हें खरोंच से आंकड़े सीखने के लिए सबसे सहज …

32 probability  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  teaching 

मोरे एट अल (2015) का तर्क है कि विश्वास अंतराल भ्रामक हैं और उनकी समझ से संबंधित कई पूर्वाग्रह हैं। दूसरों के बीच, वे निम्नलिखित के रूप में सटीक गिरावट का वर्णन करते हैं: परिशुद्धता की गिरावट आत्मविश्वास अंतराल की चौड़ाई पैरामीटर के बारे में हमारे ज्ञान की सटीकता को …

31 bayesian  confidence-interval  frequentist  precision 

मैं अपनी समस्या को एक उदाहरण से समझाता हूँ। मान लीजिए कि आप किसी व्यक्ति की आय का अनुमान लगाना चाहते हैं, जो कुछ विशेषताएं बताती है: {आयु, लिंग, देश, क्षेत्र, शहर}। आपके पास एक प्रशिक्षण डाटासेट है train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, …

29 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 

वर्णनात्मक 'असत्य धनात्मक' से पूर्णांक '1' तक अप्रत्यक्ष स्तर के अतिरिक्त परिचय की प्रेरणा क्या है? क्या 'झूठी सकारात्मक' वास्तव में बहुत लंबी है?

21 terminology  frequentist  type-i-and-ii-errors 

कुछ स्रोतों का कहना है कि संभावना समारोह सशर्त संभावना नहीं है, कुछ का कहना है कि यह है। यह मेरे लिए बहुत उलझन की बात है। सबसे सूत्रों मैंने देखा है के अनुसार, पैरामीटर के साथ एक वितरण की संभावना θθ\theta , यह देखते हुए संभावना जन कार्यों का …

21 probability  bayesian  conditional-probability  likelihood  frequentist 

परिशुद्धता के रूप में परिभाषित किया गया है: p = true positives / (true positives + false positives) क्या यह सही है, जैसा कि true positivesऔर false positivesदृष्टिकोण 0, सटीक दृष्टिकोण 1? याद करने के लिए एक ही सवाल: r = true positives / (true positives + false negatives) मैं …

20 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 

मैंने सुना है कि जब कई प्रतिगमन मॉडल विनिर्देशों (कहते हैं, ओएलएस में) को एक डेटासेट के लिए संभावनाओं के रूप में माना जाता है, इससे कई तुलनात्मक समस्याएं होती हैं और पी-मान और आत्मविश्वास अंतराल अब विश्वसनीय नहीं हैं। इसका एक चरम उदाहरण स्टेप वाइज रिग्रेशन है। मॉडल को …

20 regression  frequentist  multiple-comparisons 

मैंने इस धारणा को सुना है कि जेन्स का दावा है कि फ्रीक्वेंटर्स "निहित पूर्व" के साथ काम करते हैं। ये निहितार्थ क्या हैं? क्या इसका मतलब यह है कि लगातार मॉडलर बेयिसियन मॉडल के सभी विशेष मामले पाए जाने की प्रतीक्षा कर रहे हैं?

19 bayesian  prior  posterior  frequentist 

मेरे लिए फ़्रीक्वेंटिस्ट आँकड़े निर्णय लेने के लिए पर्यायवाची हैं जो सभी संभावित नमूनों के लिए अच्छे हैं। यानी, एक frequentist फैसले के नियम हमेशा frequentist जोखिम है, जो एक नुकसान समारोह पर निर्भर करता है कम से कम करने की कोशिश करनी चाहिए एल और प्रकृति की सही स्थिति …

19 maximum-likelihood  frequentist 

हाल ही में यहां एक टिप्पणी में एक टिप्पणीकार ने लैरी वासरमैन के एक ब्लॉग की ओर इशारा किया, जो बताते हैं (बिना किसी स्रोत के) जो अक्सर अनुमान की संभावना के सिद्धांत से टकराता रहता है। संभावना सिद्धांत बस यह कहता है कि इसी तरह के कार्यों को उपजाने …

19 inference  likelihood  frequentist  likelihood-principle 

सम्मेलनों में भाग लेने के दौरान, प्रयोगों के परिणामों का आकलन करने के लिए बायेसियन सांख्यिकी के अधिवक्ताओं द्वारा थोड़ा धक्का दिया गया है। यह लगातार संवेदनशील आंकड़ों की तुलना में वास्तविक निष्कर्षों (कम झूठी सकारात्मक) के प्रति अधिक संवेदनशील, उपयुक्त और चयनात्मक दोनों के रूप में है। मैंने कुछ …

19 bayesian  power  frequentist 

मैं वास्तव में बायेसियन तकनीकों के बारे में सीखना चाहता हूं, इसलिए मैं खुद को थोड़ा सिखाने की कोशिश कर रहा हूं। हालाँकि, मुझे यह देखने में कठिन समय हो रहा है जब बेयसियन तकनीकों का उपयोग करते हुए कभी-कभी फ़्रीक्वेंटिस्ट विधियों पर लाभ मिलता है। उदाहरण के लिए: मैंने …

18 bayesian  frequentist