প্রশ্ন ট্যাগ «frequentist»

বায়েশিয়ানরা কি কখনও যুক্তি দেয় যে তাদের পদ্ধতির ঘন ঘন ঘনত্বকে সাধারণীকরণ করা হয়েছে, কারণ কেউ অ-তথ্যমূলক প্রিয়ার ব্যবহার করতে পারে এবং তাই কোনও সাধারণ ঘন ঘন মডেল কাঠামো পুনরুদ্ধার করতে পারে? কেউ কি আমাকে এমন কোনও জায়গায় রেফার করতে পারেন যেখানে আমি এই যুক্তিটি সম্পর্কে পড়তে পারি, যদি এটি …

12 bayesian  references  frequentist 

কেউ যদি বলেন "এই পদ্ধতিটি এমএলই প্যারামিটারের জন্য পয়েন্ট অনুমানটি ব্যবহার করে যা সর্বাধিক করে তোলে, সুতরাং এটি ঘন ঘনবাদী; এবং আরও এটি বায়েশিয়ান নয়।"P(x|θ)P(x|θ)\mathrm{P}(x|\theta) তুমি কি রাজি? ব্যাকগ্রাউন্ডে আপডেট : আমি সম্প্রতি একটি কাগজ পড়েছি যা ঘনঘনবাদী বলে দাবি করে। আমি তাদের দাবির সাথে একমত নই, সর্বোপরি আমি এটিকে …

12 bayesian  maximum-likelihood  likelihood  frequentist  philosophical 

পটভূমি : আমার সামাজিক মনোবিজ্ঞানে পিএইচডি আছে, যেখানে তাত্ত্বিক পরিসংখ্যান এবং গণিত সীমাবদ্ধভাবে আমার পরিমাণগত পাঠ্যক্রমের মধ্যে আবৃত ছিল। আন্ডারগ্র্যাড এবং গ্রেড স্কুলের মাধ্যমে, "ক্লাসিকাল" ঘন ঘন ঘন কাঠামোর মাধ্যমে আমাকে শেখানো হয়েছিল (আপনার অনেকের মতো সামাজিক বিজ্ঞানেও সম্ভবত) was এখন, আমি আর কেও পছন্দ করি এবং পদ্ধতিগুলি যেভাবে কাজ …

11 probability  bayesian  simulation  monte-carlo  frequentist 

ঘনত্ববাদী পরিসংখ্যানগুলিতে, 95% আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানটি একটি বিরতি উত্পাদনকারী প্রক্রিয়া যা যদি অসীম সংখ্যার পুনরাবৃত্তি হয় তবে 95% সময়ের সত্য পরামিতি থাকে। কেন এটি দরকারী? আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানগুলি প্রায়শই ভুল বোঝাবুঝি হয়। এইগুলি হল না একটি বিরতি যে আমরা (যতক্ষণ না আপনি অনুরূপ Bayesian বিশ্বাসযোগ্যতা ব্যবধান ব্যবহার করেছেন) 95% নির্দিষ্ট পরামিতি হয় …

11 hypothesis-testing  bayesian  mathematical-statistics  confidence-interval  frequentist 

আমি এখানে একটি ব্লগ পোস্টে এই চিত্রটি জুড়ে এসেছি । আমি হতাশ হয়েছি যে বিবৃতিটি পড়া আমার পক্ষে একই মুখের ভাবটি প্রকাশ করে নি যেমন এই লোকটির জন্য হয়েছিল। সুতরাং, নাল অনুমানটি এই বক্তব্যটির দ্বারা কী বোঝানো হয় যে ঘনত্ববিদরা কীভাবে একটি অপ্রয়োজনীয় পূর্বে প্রকাশ করে? এটা কি সত্যি? সম্পাদনা: …

11 hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior 

mgcvপ্যাকেজের Rঝুলানো টেন্সর পণ্যের পারস্পরিক ক্রিয়ার জন্য দুটি ফাংশন আছে: te()এবং ti()। আমি উভয়ের মধ্যে শ্রমের মৌলিক বিভাজন বুঝতে পারি (একটি অ-রৈখিক ইন্টারঅ্যাকশন বনাম বনাম। এই ইন্টারঅ্যাকশনটিকে প্রধান প্রভাব এবং একটি মিথস্ক্রিয়াতে ডেকপোজ করে)। আমি যা বুঝতে পারি না তা হ'ল কেন te(x1, x2)এবং ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(কিছুটা) …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

আমার আসল প্রশ্নগুলি শেষ দুটি অনুচ্ছেদে রয়েছে তবে সেগুলি অনুপ্রাণিত করতে: যদি আমি পরিচিত রুপের সাথে একটি সাধারণ বিতরণ অনুসরণ করে এমন একটি এলোমেলো ভেরিয়েবলের গড় অনুমানের চেষ্টা করি, তবে আমি পড়েছি যে কোনও উত্তরোত্তর বিতরণে গড় ফলাফলের পূর্বে ইউনিফর্ম রাখার সম্ভাবনা ফাংশনের সাথে আনুপাতিক। এই পরিস্থিতিতে বায়েশীয় বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধানটি …

11 bayesian  maximum-likelihood  posterior  frequentist 

আমি রিগ্রেশন, অন্যান্য মেশিন লার্নিং টাইপ অ্যালগরিদম এবং প্রোগ্রামিং (ডেটা বিশ্লেষণ এবং সাধারণ সফ্টওয়্যার বিকাশের জন্য উভয়) এর দৃ experience় অভিজ্ঞতা সহ একটি কর্মরত তথ্য বিজ্ঞানী। আমার বেশিরভাগ কর্মজীবন জীবনের ভবিষ্যদ্বাণীমূলক নির্ভুলতার জন্য মডেল তৈরি করতে (বিভিন্ন ব্যবসায়ের সীমাবদ্ধতার অধীনে কাজ করা), এবং আমার নিজের (এবং অন্যের) কাজের সমর্থন করার …

10 hypothesis-testing  references  frequentist  inference 

সমস্যাটি আমি একটি সাধারণ 2-গাউসীয় মিশ্রণের জনসংখ্যার মডেল পরামিতিগুলি ফিট করতে চাই। বায়েশিয়ান পদ্ধতিগুলির চারপাশে সমস্ত হাইপ দেওয়া আছে আমি বুঝতে চাই যে এই সমস্যার জন্য বায়েশিয়ান অনুমানটি একটি উত্তম সরঞ্জাম যা traditionalতিহ্যবাহী মানানসই পদ্ধতিগুলি। এখনও অবধি এমসিএমসি এই খেলনা উদাহরণটিতে খুব খারাপভাবে সম্পাদন করে তবে সম্ভবত আমি কিছু উপেক্ষা …

10 bayesian  gaussian-mixture  frequentist  pymc  method-comparison 

বন্ধ । এই প্রশ্নটি মতামত ভিত্তিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে পোস্টটি সম্পাদনা করে সত্য এবং উদ্ধৃতি দিয়ে উত্তর দেওয়া যায় । গত বছর বন্ধ ছিল । শীর্ষ 100 ইউএস নিউজ পরিসংখ্যান প্রোগ্রামের গবেষণা ক্ষেত্রটি ব্রাউজ করে, প্রায় সবগুলিই …

10 bayesian  frequentist 

ঘনত্ববিদরা '' সম্ভাবনা '' এর অধীনে কী বোঝেন তার কোনও আনুষ্ঠানিক (গাণিতিক) সংজ্ঞা আছে? আমি পড়েছি এটি দীর্ঘমেয়াদে '' ঘটনার আপেক্ষিক ফ্রিকোয়েন্সি '' তবে এটি সংজ্ঞায়নের কোনও আনুষ্ঠানিক উপায় আছে কি? এমন কোনও উল্লেখ আছে যেখানে আমি সেই সংজ্ঞাটি পেতে পারি? সম্পাদনা করুন: ঘন ঘন বিশেষজ্ঞের সাথে (@ ভোবারের মন্তব্য …

10 probability  frequentist  definition 

ঠিক আছে - আমার মূল বার্তাটি কোনও প্রতিক্রিয়া প্রকাশ করতে ব্যর্থ হয়েছে; সুতরাং, আমাকে প্রশ্নটি অন্যভাবে রাখি। আমি সিদ্ধান্তের তাত্ত্বিক দৃষ্টিকোণ থেকে আমার অনুমানের বোঝার ব্যাখ্যা দিয়ে শুরু করব। আমার কোনও আনুষ্ঠানিক প্রশিক্ষণ নেই এবং আমার চিন্তাভাবনা যদি কোনওভাবে ত্রুটিযুক্ত হয় তবে তা আমাকে অবাক করে দেবে না। ধরুন আমাদের …

10 bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk 

আমি আর-তে একটি পৃথক-সময়ের মডেল ফিট করার চেষ্টা করছি তবে কীভাবে এটি করব তা নিশ্চিত নই। আমি পড়েছি যে আপনি বিভিন্ন সারিতে নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল, প্রতিটি সময়-পর্যবেক্ষণের জন্য glmএকটি এবং লজিট বা ক্লোগলগ লিঙ্কের সাহায্যে ফাংশনটি ব্যবহার করতে পারেন । এই অর্থে, আমি তিনটি কলাম আছে: ID, Event(1 বা 0, প্রতিটি …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

কেসেলা এবং বার্গার এমএল অনুমানকারকের অদম্য সম্পত্তি নীচে উল্লেখ করেছেন: যাইহোক, আমার কাছে মনে হয় তারা "সম্ভাবনা" এর সংজ্ঞা দেয় ηη\eta সম্পূর্ণরূপে অস্থায়ী এবং অযৌক্তিক উপায়ে: যদি আমি সম্ভাব্যতা তত্ত্বের বেসিক নিয়মগুলিকে সাধারণ কেস হুইটারে প্রয়োগ করি η=τ(θ)=θ2η=τ(θ)=θ2\eta=\tau(\theta)=\theta^2, আমি পরিবর্তে নিম্নলিখিত পেতে: L(η|x)=p(x|θ2=η)=p(x|θ=−η–√∨θ=η–√)=:p(x|A∨B)L(η|x)=p(x|θ2=η)=p(x|θ=−η∨θ=η)=:p(x|A∨B)L(\eta|x)=p(x|\theta^2=\eta)=p(x|\theta = -\sqrt \eta \lor \theta = \sqrt …

9 self-study  bayesian  maximum-likelihood  frequentist  invariance 

প্রশ্ন: পি-মানগুলির একটি সাধারণ ভুল বোঝাবুঝি হ'ল তারা নাল অনুমানের সত্য হওয়ার সম্ভাবনাটি উপস্থাপন করে। আমি জানি যে এটি সঠিক নয় এবং আমি জানি যে পি মানগুলি নাল হাইপোথিসিসটি সত্য বলে দেওয়া হয় কেবল এটির মতো চরম হিসাবে একটি নমুনা খুঁজে পাওয়ার সম্ভাবনা উপস্থাপন করে। তবে স্বজ্ঞাতভাবে, একজনকে প্রথমটির থেকে …

9 hypothesis-testing  bayesian  p-value  frequentist