প্রশ্ন ট্যাগ «credible-interval»

একটি বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধান বায়েশিয়ান পরিসংখ্যানগুলির মধ্যে একটি অন্তর অন্তর যা প্যারামিটারের প্রকৃত মানকে অন্তর্ভুক্ত করে (-α)%সম্ভাব্যতা. বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধানগুলি বিরতিটিকে স্থির হিসাবে এবং পরামিতিটিকে এলোমেলো হিসাবে গণ্য করে।

9
আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান এবং একটি বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধানের মধ্যে পার্থক্য কী?
আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান এবং বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধানগুলির মধ্যে পার্থক্যের জন্য আমার অভ্যন্তরীণ ব্যাখ্যা যদি সঠিক হয় তবে এখানে জরিস এবং শ্রীকান্তের এক্সচেঞ্জটি আমাকে (আবার) ভাবতে লাগল। আপনি কিভাবে পার্থক্য ব্যাখ্যা করবে?

6
বিশ্বাসযোগ্য অঞ্চল এবং বায়সীয় হাইপোথিসিস পরীক্ষার মধ্যে সংযোগ কী?
ঘনত্ববাদী পরিসংখ্যানগুলিতে আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান এবং পরীক্ষার মধ্যে একটি ঘনিষ্ঠ যোগাযোগ রয়েছে। সম্পর্কে অনুমান ব্যবহার μμ\mu মধ্যে N(μ,σ2)এন(μ,σ2)\rm N(\mu,\sigma^2) একটি উদাহরণ হিসাবে বন্টন, 1−α1-α1-\alpha আস্থা ব্যবধান এর সব মান ধারণ করে যে বাতিল করে না তাত্পর্য পর্যায়ে -test । μটিαx¯±tα/2(n−1)⋅s/n−−√এক্স¯±টিα/2(এন-1)⋅গুলি/এন\bar{x}\pm t_{\alpha/2}(n-1)\cdot s/\sqrt{n}μμ\mutটিtαα\alpha ঘন ঘন আত্মবিশ্বাসের অন্তর্ভুক্তিগুলি এই অর্থে বিপরীত পরীক্ষায়। (প্রসঙ্গক্রমে, …

6
যদি কোনও বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধানের ফ্ল্যাট আগে থাকে তবে একটি 95% আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানটি 95% বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধানের সমান?
আমি বায়েশিয়ান পরিসংখ্যানগুলিতে খুব নতুন, এবং এটি একটি মূর্খ প্রশ্ন হতে পারে। তা সত্ত্বেও: পূর্ববর্তী একটি বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধান বিবেচনা করুন যা অভিন্ন বিতরণ নির্দিষ্ট করে। উদাহরণস্বরূপ, 0 থেকে 1 পর্যন্ত যেখানে 0 থেকে 1 কোনও প্রভাবের সম্ভাব্য মানের পূর্ণ পরিসীমা উপস্থাপন করে। এই ক্ষেত্রে, একটি 95% বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধান একটি 95% …

2
সর্বোচ্চ ঘনত্ব অঞ্চল (এইচডিআর) কী?
ইন পরিসংখ্যানগত অনুমান , সমস্যা 9.6b, একটি "সর্বোচ্চ ঘনত্ব অঞ্চল (এই HDR)" উল্লেখ করা হয়। যাইহোক, আমি বইটিতে এই পদটির সংজ্ঞা পাইনি। অনুরূপ একটি শব্দটি হ'ল সর্বোচ্চ প্যাসিরিওর ডেনসিটি (এইচপিডি)। তবে এটি এই প্রসঙ্গে খাপ খায় না, যেহেতু 9.6b পূর্ববর্তী সম্পর্কে কোনও উল্লেখ করে না। এবং প্রস্তাবিত সমাধানটিতে কেবল এটি …

2
চিকিত্সা দর্শকদের জন্য বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধানগুলি কীভাবে সংক্ষিপ্ত করবেন
স্ট্যান এবং ফ্রন্টএন্ড প্যাকেজগুলির সাথে rstanarmবা brmsআমি মিশ্র-মডেলগুলির মতো আগে যেমন করেছি তেমন সহজেই বায়েশিয়ান পদ্ধতিতে ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারি lme। আমার ডেস্কে ক্রুশকে-গেলম্যান-ওয়াগেনমেকারস-ইত্যাদির বেশিরভাগ বই এবং নিবন্ধগুলি থাকা সত্ত্বেও এগুলি আমাকে কীভাবে চিকিত্সা দর্শকদের জন্য ফলাফলগুলি সংক্ষিপ্ত করতে হবে তা জানায় না, বায়সিয়ানদের ক্রোধের স্কাইলা এবং চিকিত্সা পর্যালোচকদের চ্যারিবিডিসের …

2
বয়েসিয়ান বিশ্বাসযোগ্য অন্তর প্রক্রিয়াগুলির জন্য সিদ্ধান্ত-তাত্ত্বিক সমর্থন কি?
(আমি এটি কেন লিখেছি তা দেখতে, এই প্রশ্নের আমার উত্তরের নীচে দেওয়া মন্তব্যগুলি দেখুন )) তৃতীয় ত্রুটি এবং পরিসংখ্যানগত সিদ্ধান্ত তত্ত্ব টাইপ করুন ভুল প্রশ্নের সঠিক উত্তর প্রদানকে কখনও কখনও টাইপ তৃতীয় ত্রুটি বলা হয়। পরিসংখ্যানগত সিদ্ধান্ত তত্ত্বটি অনিশ্চয়তার অধীনে সিদ্ধান্ত গ্রহণের আনুষ্ঠানিককরণ; এটি এমন একটি ধারণাগত কাঠামো সরবরাহ করে …

2
কেন কেউ 'র্যান্ডম' আত্মবিশ্বাস বা বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধান ব্যবহার করবে?
আমি সম্প্রতি একটি কাগজ পড়ছিলাম যা তার আত্মবিশ্বাস এবং বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধানগুলিতে এলোমেলোভাবে অন্তর্ভুক্ত করেছিল এবং আমি ভাবছিলাম যে এটি মানক (এবং যদি তাই হয় তবে এটি কেন যুক্তিসঙ্গত জিনিস)। স্বীকৃতি সেট করতে, ধরে নিই যে আমাদের ডেটা এ এবং আমরা a পরামিতিটির জন্য অন্তর তৈরি করতে আগ্রহী । আমি কোনও …

3
আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান কখন "বুদ্ধিমান" হয় তবে সংশ্লিষ্ট বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধানটি কখন তা করে না?
এটি প্রায়শই ক্ষেত্রে ঘটে যে 95% কভারেজ সহ একটি আস্থার ব্যবধান একটি বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধানের সাথে খুব সামঞ্জস্যপূর্ণ যা 95% উত্তরীয় ঘনত্ব ধারণ করে। পূর্ববর্তী ক্ষেত্রে ইউনিফর্ম বা ইউনিফর্মের নিকটবর্তী হলে এটি ঘটে। সুতরাং একটি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান প্রায়শই একটি বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধান এবং বিপরীতভাবে প্রায় অনুমান করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। গুরুত্বপূর্ণভাবে, …

1
95% বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধানটি কীভাবে খুঁজে পাবেন?
আমি নীচের উত্তর বিতরণের 95% বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধান গণনা করার চেষ্টা করছি am আমি আর এর জন্য ফাংশনটি খুঁজে পাইনি তবে নীচের পন্থাটি কি সঠিক? x <- seq(0.4,12,0.4) px <- c(0,0, 0, 0, 0, 0, 0.0002, 0.0037, 0.018, 0.06, 0.22 ,0.43, 0.64,0.7579, 0.7870, 0.72, 0.555, 0.37, 0.24, 0.11, 0.07, 0.02, 0.009, …

1
ভবিষ্যদ্বাণী ব্যবধান = বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধান?
আমি ভাবছি যদি ভবিষ্যদ্বাণী ব্যবধান এবং বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধান একই জিনিসটি মূল্যায়ন করে। লিনিয়ার রিগ্রেশন সহ উদাহরণস্বরূপ, আপনি যখন কোনও উপযুক্ত মানগুলির পূর্বাভাস ব্যবধানটি অনুমান করেন, আপনি আপনার ব্যবধানের সীমাটি অনুমান করেন যেখানে আপনি নিজের মানটি কমবে বলে আশা করছেন। একটি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের বিপরীতে, আপনি কোনও গড় মূল্য হিসাবে কোনও বিতরণ …

1
আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান এবং বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধান কখন মিলিত হয় তার উদাহরণ
বিশ্বাসযোগ্য ব্যবস্থার উইকিপিডিয়া নিবন্ধে , এটি বলে: একক পর্যায়ে পরিসংখ্যান সংক্ষিপ্তসারযোগ্য একক প্যারামিটার এবং ডেটার ক্ষেত্রে, এটি দেখা যায় যে অজানা প্যারামিটারটি কোনও অবস্থানের প্যারামিটার হলে বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধান এবং আত্মবিশ্বাসের বিরতি মিলে যায় (অর্থাত্ সামনের সম্ভাব্যতা ফাংশনটির ফর্ম রয়েছে) PR (x | μ) = f (x - μ)) এর সাথে …

3
বায়েশিয়ান মডেল নির্বাচন এবং বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধান
আমার কাছে তিনটি ভেরিয়েবল সহ একটি ডেটাসেট রয়েছে, যেখানে সমস্ত ভেরিয়েবলগুলি পরিমাণগত হয়। একে , এবং বলি । আমি এমসিএমসির মাধ্যমে বায়েশীয় দৃষ্টিভঙ্গিতে একটি রিগ্রেশন মডেল ফিট করছিyYyx1এক্স1x_1x2এক্স2x_2rjags আমি একটি অনুসন্ধানী বিশ্লেষণ করেছি এবং এর স্ক্র্যাটারপ্লট সুপারিশ করে যে একটি চতুর্ভুজ শব্দটি ব্যবহার করা উচিত। তারপরে আমি দুটি মডেল লাগিয়েছিy×x2Y×এক্স2y\times …

1
আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানটি সঠিক হওয়ার সাথে সাথে কেন এই বহুবর্ষীয় রিগ্রেশনটিতে বায়েসীয় বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধানটি পক্ষপাতদুষ্ট?
নীচের প্লটটি বিবেচনা করুন যেখানে আমি ডেটা সিমুলেটেড করেছি। আমরা একটি বাইনারি ফলাফল তাকানYও বি এসyobsy_{obs}যার জন্য 1 হওয়ার প্রকৃত সম্ভাবনাটি কালো রেখা দ্বারা নির্দেশিত। একটি covariate মধ্যে কার্যকরী সম্পর্কএক্সxx এবং পি (Yও বি এস= 1 | এক্স )p(yobs=1|x)p(y_{obs}=1 | x) লজিস্টিক লিঙ্ক সহ তৃতীয় ক্রমের বহুপদী (তাই এটি একটি …

1
আমার কি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের পরিবর্তে বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধানগুলি প্রতিবেদন করা উচিত?
একটি পরিসংখ্যান পাঠ্যপুস্তকে ধারণাকে হোঁচট দেওয়ার পরে আমি এ সম্পর্কে আমার মাথা গুটিয়ে দেওয়ার চেষ্টা করেছি এবং শেষ পর্যন্ত এমন একটি সিদ্ধান্তে পৌঁছেছি যা মনে হয়েছে যে আমি এখনও পর্যন্ত যা কিছু ব্যাখ্যা পেয়েছি তা ফিট করে: একটি বিশ্বাসযোগ্য ব্যবস্থাই অ-পরিসংখ্যানবিদদের একটি আত্মবিশ্বাস বলে মনে করে বিরতি হয়। আমার মতো …
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.