philosophical पर टैग किए गए जवाब

सांख्यिकी या संभाव्यता के बारे में प्रश्नों के लिए: प्रायिकता / बायेसियन सांख्यिकी के साथ संभाव्यता, मूलभूत मुद्दों की व्याख्या आदि। आमतौर पर सट्टा (उर्फ "दार्शनिक") प्रश्नों के लिए इस टैग का उपयोग न करें।

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क्या एक आत्मविश्वास अंतराल वास्तव में एक पैरामीटर अनुमान की अनिश्चितता का एक उपाय प्रदान करता है?
मैं सांख्यिकीविद विलियम ब्रिग्स द्वारा एक ब्लॉग पोस्ट पढ़ रहा था, और निम्नलिखित दावे ने मुझे कम से कम कहने के लिए दिलचस्पी दिखाई। इससे क्या बनाया जाता है? एक विश्वास अंतराल क्या है? यह एक समीकरण है, निश्चित रूप से, यह आपको आपके डेटा के लिए एक अंतराल प्रदान …

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एक निश्चित प्रभाव वास्तव में कब तय होता है?
इस प्रकार के एक रेखीय अप्रतिबंधित प्रभावों के मॉडल पर विचार करें: जहां एक गैर- लेकिन समय-अपरिवर्तनीय विशेषता है और एक त्रुटि है, और इंडेक्स व्यक्तिगत टिप्पणियों और समय, क्रमशः। एक निश्चित प्रभाव (FE) प्रतिगमन में विशिष्ट दृष्टिकोण को व्यक्तिगत डमी (एलएसडीवी) / डी-अर्थ के माध्यम से या पहले अलग-अलग …

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आप एक बिंदु का अनुमान है कि अधिकतम उपयोग करते हैं
अगर किसी ने कहा "यह विधि उस पैरामीटर के लिए MLE बिंदु अनुमान का उपयोग करती है जो The अधिकतम करता है, इसलिए यह अक्सरवादी है; और आगे यह बायेसियन नहीं है।"P(x|θ)पी(एक्स|θ)\mathrm{P}(x|\theta) क्या आप सहमत हैं? बैकग्राउंड पर अपडेट करें : मैंने हाल ही में एक पेपर पढ़ा है जो …

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क्या बायोसियन तरीके स्वाभाविक रूप से अनुक्रमिक हैं?
अर्थात्, क्रमिक विश्लेषण करने के लिए (आप समय से पहले नहीं जानते कि आप वास्तव में कितना डेटा एकत्र करेंगे) लगातार तरीकों के साथ विशेष देखभाल की आवश्यकता होती है; जब तक पी-मान पर्याप्त रूप से छोटा नहीं हो जाता है या आत्मविश्वास अंतराल पर्याप्त रूप से छोटा नहीं हो …

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आत्मविश्वास अंतराल और संभावना - इस कथन में त्रुटि कहां है?
अगर कोई नीचे जैसा बयान देता है: "कुल मिलाकर, पर्यावरण के धुएं के संपर्क में आने वाले नॉनस्मोकर्स को धुएं के संपर्क में नहीं आने के कारण 1.25 (95 प्रतिशत आत्मविश्वास अंतराल, 1.17 से 1.32) के कोरोनरी हृदय रोग का जोखिम था।" समग्र रूप से जनसंख्या के लिए सापेक्ष जोखिम …

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सांख्यिकी का भविष्य
यह प्रश्न मेरे साथ तब हुआ जब मैं गणित में अनसुलझे प्रश्नों पर एक सार्वजनिक व्याख्यान में बैठा। यह सर्वविदित है कि अभी भी कई अनसुलझे गणितीय प्रश्न हैं। इसने मुझे यह सोचने पर मजबूर कर दिया कि आंकड़ों में अनसुलझी समस्याएं क्या हैं। इस विषय पर कुछ समय गुजारने …

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कार्य-कारण निष्कर्ष के लिए दर्शन के ऑनलाइन संसाधन
क्या आप किसी भी किताबें, लेख, निबंध, ऑनलाइन ट्यूटोरियल / पाठ्यक्रम आदि की सिफारिश कर सकते हैं, जो कि महामारी विज्ञान / जीव-विज्ञानी के लिए दिलचस्प और उपयोगी होगा, जो कार्य-कारण / कारण-संबंधी निष्कर्ष के दर्शन के बारे में जान सके? मैं एक एपि और बायोस्टैट्स फ्रेमवर्क से वास्तव में …

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सांख्यिकीय महत्व पर वर्तमान बहस के निहितार्थ
पिछले कुछ वर्षों में, विभिन्न विद्वानों ने वैज्ञानिक परिकल्पना परीक्षण की एक हानिकारक समस्या को उठाया है, जिसे "स्वतंत्रता की शोधकर्ता डिग्री" कहा जाता है, जिसका अर्थ है कि वैज्ञानिकों के पास अपने विश्लेषण के दौरान कई विकल्प हैं जो पी-मान <5% के साथ खोजने की दिशा में पूर्वाग्रह रखते …

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पी-वैल्यू और संभावना सिद्धांत
यह सवाल कक्षा में आया था: हम एक प्रयोग है, जो की ओर से पी मूल्यों का उपयोग करते हैं परिकल्पना का मूल्यांकन करने के संभावना सिद्धांत : कर रहे हैं हम का पालन नहीं पर्याप्तता या शर्त ? मेरा अंतर्ज्ञान पर्याप्तता कहना होगा , क्योंकि पी-मान की गणना किसी …

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कब और क्यों) Bayesians मान्य Bayesian विधियों को अस्वीकार करते हैं? [बन्द है]
बंद हो गया । इस प्रश्न के विवरण या स्पष्टता की आवश्यकता है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? विवरण जोड़ें और इस पोस्ट को संपादित करके समस्या को स्पष्ट करें । 3 साल पहले बंद हुआ । मैंने जो …

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रजिस्टरों पर कंडीशनिंग के बीच अंतर क्या है?
कभी-कभी हम मान लेते हैं कि रजिस्टर्स तय हो गए हैं, यानी वे नॉन-स्टोचस्टिक हैं। मुझे लगता है कि इसका मतलब है कि हमारे सभी भविष्यवक्ता, पैरामीटर अनुमान आदि बिना शर्त के सही हैं? क्या मैं यहां तक ​​जा सकता हूं कि वे अब यादृच्छिक चर नहीं हैं? यदि दूसरी …

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बारंबारतापूर्ण तर्क और अवलोकन पर कंडीशनिंग (Wagenmakers एट अल से उदाहरण।)
मैं आँकड़ों में विशेषज्ञ नहीं हूँ, लेकिन मैं वहाँ असहमति है कि क्या "अक्सर" या "बायेसियन" संभावना की व्याख्या "सही" है। से Wagenmakers एट। अल पी। 183: औसत और चौड़ाई साथ एक समान वितरण पर विचार करें । इस वितरण से बेतरतीब ढंग से दो मानों ड्रा लेबल छोटी से …
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