inference पर टैग किए गए जवाब

मैं सिर्फ इस अद्भुत पुस्तक के माध्यम से आया: जॉनसन और विचर्न द्वारा लागू बहुभिन्नरूपी सांख्यिकीय विश्लेषण । विडंबना यह है, मैं अभी भी अलग-अलग यूनीवेरिएट (प्रतिगमन) मॉडल के बजाय मल्टीवेरिएट (प्रतिगमन) मॉडल का उपयोग करने की प्रेरणा को समझ नहीं पा रहा हूं। मैं आँकड़े 1statexchange पोस्ट 1 और …

28 regression  multiple-regression  inference  multivariate-regression 

बायेसियन आँकड़ों में, यह अक्सर उल्लेख किया जाता है कि पश्च वितरण असंगत है और इस प्रकार अनुमानित अनुमान लागू किया जाना चाहिए। क्या कारक हैं जो इस अंतरंगता का कारण बनते हैं?

28 bayesian  approximation  inference 

मान लीजिए कि हमारे पास कई तुलनात्मक परिदृश्य हैं जैसे कि जोड़ी वाइज आँकड़ों पर पोस्ट हॉक इंजेक्शन, या एक बहु प्रतिगमन की तरह, जहां हम कुल मीटरमीटरm तुलना कर रहे हैं । यह भी मान लीजिए, कि हम विश्वास अंतराल का उपयोग करके इन गुणकों में अनुमान का समर्थन …

27 confidence-interval  multiple-comparisons  inference 

क्रॉस वैलिडेट के बहुत फंसने के बाद, मुझे अभी भी ऐसा नहीं लगता है कि मैं सूचना सिद्धांत के दायरे से बाहर केएल विचलन को समझने के करीब हूं। यह एक मैथ पृष्ठभूमि के साथ किसी के रूप में अजीब है, क्योंकि सूचना सिद्धांत की व्याख्या को समझना बहुत आसान …

23 inference  entropy  information-theory  kullback-leibler  compression 

जब मैं Google के लिए "fisher" "fiducial" ... मुझे यकीन है कि बहुत सारे हिट मिलते हैं, लेकिन मैंने जिन सभी का अनुसरण किया है वे मेरी समझ से परे हैं। इन सभी हिट्स में एक बात समान प्रतीत होती है: ये सभी रंगे-लिखे ऊन के सांख्यिकीविदों के लिए लिखे …

23 bayesian  inference  terminology  fiducial  ronald-fisher 

(सांख्यिकीय भाषा के बजाय लेट भाषा के उपयोग के लिए माफी।) यदि मैं एक विशिष्ट भौतिक छह-पक्षीय मर के प्रत्येक पक्ष को रोल करने के बाधाओं को मापना चाहता हूं, तो निश्चितता के उचित आत्मविश्वास के साथ +/- 2% के भीतर, कितने नमूना डाई रोल की आवश्यकता होगी? यानी मुझे …

22 probability  inference  pdf  dice 

बायेसियन अनुमान में भविष्य के डेटा के लिए एक भविष्यवाणिय वितरण अज्ञात मापदंडों को एकीकृत करके प्राप्त किया जाता है; उन मापदंडों के पीछे वितरण पर एकीकरण से पहले से देखे गए लोगों पर भविष्य के डेटा सशर्त के लिए एक भविष्यवाणिय वितरण - भविष्यवाणिय वितरण मिलता है। भविष्य कहनेवाला …

22 prediction  inference  prediction-interval 

मैंने पुस्तक परिचय से लेकर मूड, ग्रेबिल और बोस द्वारा सांख्यिकी के सिद्धांत से नेमन-पियरसन लेम्मा पढ़ा है । लेकिन मैं लेम्मा को नहीं समझ पाया हूं। क्या कोई मुझे सीधे शब्दों में लम्मा समझा सकता है? यह क्या राज्य करता है? Neyman-पियर्सन लेम्मा: Let से नमूने के तौर पर …

21 hypothesis-testing  self-study  references  inference  likelihood-ratio 

मेरी समझ यह थी कि वर्णनात्मक आँकड़े मात्रात्मक रूप से एक डेटा सैंपल की विशेषताओं का वर्णन करते थे, जबकि हीन सांख्यिकी आँकड़ों के बारे में अनुमान लगाते थे जिनसे नमूने लिए गए थे। हालाँकि, सांख्यिकीय अनुमान के लिए विकिपीडिया पृष्ठ : अधिकांश भाग के लिए, सांख्यिकीय निष्कर्ष जनसंख्या के …

21 terminology  descriptive-statistics  inference 

मैं किसी भी तरह से एक सांख्यिकीविद् नहीं हूँ (मैंने गणितीय आँकड़ों में एक कोर्स किया है, लेकिन इससे अधिक कुछ भी नहीं है), और हाल ही में, सूचना सिद्धांत और सांख्यिकीय यांत्रिकी का अध्ययन करते हुए, मैं "अनिश्चितता माप" / "एन्ट्रॉपी" नामक इस चीज से मिला। मैंने खिनचिन की …

21 entropy  inference 

उलटा तरीका कैसे काम करता है? मान लें कि मेरे पास एक यादृच्छिक नमूना X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1,X_2,...,X_n साथ घनत्व f(x;θ)=1θx(1−θ)θf(x;θ)=1θx(1−θ)θf(x;\theta)={1\over \theta} x^{(1-\theta)\over \theta} ओवर 0&lt;x&lt;10&lt;x&lt;10<x<1और इसलिए cdfFX(x)=x1/θFX(x)=x1/θF_X(x)=x^{1/\theta}on(0,1)(0,1)(0,1)। फिर उलट विधि से मैं का वितरण प्राप्तXXXके रूप मेंF−1X(u)=uθFX−1(u)=uθF_X^{-1}(u)=u^\theta। ऐसा नहीं करता है uθuθu^\theta का वितरण किया गया है XXX ? क्या यह उलटा …

21 r  distributions  inference  random-generation  inverse-cdf 

इस univariate रैखिक प्रतिगमन मॉडल के लिए दिए गए डेटा सेट , गुणांक का अनुमान यहाँ मेरा सवाल है, के अनुसार किताब और विकिपीडिया , की मानक त्रुटि है कैसे और क्यों? डी = { ( एक्स 1 , y 1 ) , । । । , ( एक्स एन …

20 standard-error  inference 

मैं वास्तव में पूर्वसूचक संकोचन / चयन के लिए लोचदार शुद्ध प्रक्रिया में दिलचस्पी ले रहा हूं। यह बहुत शक्तिशाली लगता है। लेकिन वैज्ञानिक दृष्टिकोण से मुझे पता नहीं है कि मुझे एक बार गुणांक प्राप्त करने के लिए क्या करना चाहिए। मैं किस प्रश्न का उत्तर दे रहा हूं? …

19 hypothesis-testing  prediction  inference  lasso  elastic-net 

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 

चलो θ∈Rnθ∈Rn\theta \in R^{n} । फिशर सूचना मैट्रिक्स के रूप में परिभाषित किया गया है: I(θ)i,j=−E[∂2log(f(X|θ))∂θi∂θj∣∣∣θ]I(θ)i,j=−E[∂2log⁡(f(X|θ))∂θi∂θj|θ]I(\theta)_{i,j} = -E\left[\frac{\partial^{2} \log(f(X|\theta))}{\partial \theta_{i} \partial \theta_{j}}\bigg|\theta\right] मैं फिशर सूचना मैट्रिक्स कैसे साबित कर सकता हूं सकारात्मक सकारात्मक है?

19 inference  linear-algebra  fisher-information