Statistiques et Big Data inference

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Le chercheur 1 exécute 1000 régressions, le chercheur 2 exécute seulement 1, les deux obtiennent les mêmes résultats - devraient-ils faire des inférences différentes?

Imaginez qu'un chercheur explore un ensemble de données et exécute 1000 régressions différentes et qu'il trouve entre elles une relation intéressante. Imaginez maintenant qu'un autre chercheur avec les mêmes données exécute une seule régression, et il s'avère que c'est le même que l'autre chercheur a pris 1000 régressions pour trouver. …

12 bayesian multiple-regression multiple-comparisons inference theory

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Une série stationnaire tendance peut-elle être modélisée avec ARIMA?

J'ai une question / confusion sur les séries stationnaires requises pour la modélisation avec ARIMA (X). Je pense plus à cela en termes d'inférence (effet d'une intervention), mais j'aimerais savoir si la prévision par rapport à l'inférence fait une différence dans la réponse. Question: Toutes les ressources introductives que j'ai …

12 time-series econometrics arima inference

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Inférence sur les effets fixes dans un modèle d'effets mixtes

J'ai corrélé les données et j'utilise un modèle à effets mixtes de régression logistique pour estimer l'effet au niveau individuel (conditionnel) pour un prédicteur d'intérêt. Je sais que pour les modèles marginaux standard, l'inférence sur les paramètres du modèle à l'aide du test de Wald est cohérente pour le rapport …

12 logistic mixed-model inference

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Inférence du réseau bayésien en utilisant pymc (confusion du débutant)

Je suis actuellement en train de suivre le cours PGM de Daphne Koller sur Coursera. En cela, nous modélisons généralement un réseau bayésien comme un graphe orienté de cause à effet des variables qui font partie des données observées. Mais sur les tutoriels et les exemples PyMC, je vois généralement …

12 bayesian inference bayesian-network pymc

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Si un match de tennis était un seul grand set, combien de matchs donneraient la même précision?

Le tennis a un système de notation à trois niveaux particulier, et je me demande si cela a un avantage statistique, du point de vue d'un match comme une expérience pour déterminer le meilleur joueur. Pour ceux qui ne sont pas familiers, dans les règles normales, une partie est gagnée …

12 probability inference games

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Problème de Behrens – Fisher

Existe-t-il un bon compte rendu publié, avec des détails mathématiques, des différentes approches qui ont été adoptées pour le problème de Behrens – Fisher?

12 inference references

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Dans l'inférence bayésienne, pourquoi certains termes sont-ils supprimés de la prédiction postérieure?

Dans l'analyse bayésienne conjuguée de Kevin Murphy de la distribution gaussienne , il écrit que la distribution prédictive postérieure est p(x∣D)=∫p(x∣θ)p(θ∣D)dθp(x∣D)=∫p(x∣θ)p(θ∣D)dθ p(x \mid D) = \int p(x \mid \theta) p(\theta \mid D) d \theta où est les données sur lesquelles le modèle est ajusté et sont des données invisibles. Ce …

12 bayesian predictive-models inference posterior

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Que signifie «variationnel»?

L'utilisation de «variationnel» fait-elle toujours référence à l'optimisation via l'inférence variationnelle? Exemples: "Auto-encodeur variationnel" "Méthodes bayésiennes variationnelles" "Groupe de renormalisation variationnelle"

12 machine-learning optimization inference

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Estimateur du maximum de vraisemblance - intervalle de confiance

Comment puis-je construire un intervalle de confiance asymptotique pour un paramètre réel, à partir du MLE pour ce paramètre?

12 confidence-interval mathematical-statistics maximum-likelihood inference

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Les paramètres du maximum de vraisemblance s'écartent des distributions postérieures

J'ai une fonction de vraisemblance pour la probabilité de mes données étant donné certains paramètres du modèle , que je voudrais estimer. En supposant des a priori plats sur les paramètres, la probabilité est proportionnelle à la probabilité postérieure. J'utilise une méthode MCMC pour échantillonner cette probabilité.L (d| θ)L(ré|θ)\mathcal{L}(d | …

11 bayesian maximum-likelihood optimization inference mcmc

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Pourquoi les modèles «erreur dans X» ne sont-ils pas plus largement utilisés?

Lorsque l' on calcule l'erreur - type d'un coefficient de régression, nous ne tenons pas compte du caractère aléatoire dans la matrice de conception XXX . Dans OLS par exemple, on calcule var(β^)var(β^)\text{var}(\hat{\beta}) en tant que var((XTX)−1XTY)=σ2(XTX)−1var((XTX)−1XTY)=σ2(XTX)−1\text{var}((X^TX)^{-1}X^TY) = \sigma^2(X^TX)^{-1} Si le XXX était considéré comme aléatoire, la loi de la …

11 regression probability variance inference

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Faut-il utiliser des corrections de degrés de liberté pour inférer les paramètres GLM?

Cette question est inspirée de la réponse de Martijn ici . Supposons que nous ajustons un GLM pour une famille à un paramètre comme un modèle binomial ou de Poisson et qu'il s'agit d'une procédure de vraisemblance complète (par opposition à, disons, quasipoisson). Ensuite, la variance est fonction de la …

11 regression generalized-linear-model inference approximation t-distribution

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Les méthodes bayésiennes sont-elles intrinsèquement séquentielles?

C'est-à-dire que faire une analyse séquentielle (vous ne savez pas à l'avance exactement combien de données vous allez collecter) avec des méthodes fréquentistes nécessite un soin particulier; vous ne pouvez pas simplement collecter des données jusqu'à ce que la valeur p soit suffisamment petite ou qu'un intervalle de confiance soit …

11 bayesian inference philosophical sequential-analysis

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Test d'hypothèse et méthode scientifique

En lisant les réponses à ce fil , j'ai commencé à me demander comment le test d'hypothèse est lié à la méthode scientifique . Bien que je comprenne bien les deux, j'ai du mal à établir le lien précis entre eux. À un niveau élevé, la méthode scientifique se résume …

11 hypothesis-testing inference

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Pourquoi l'utilisation de données transversales pour déduire / prédire des changements longitudinaux est-elle une mauvaise chose?

Je cherche un papier qui j'espère existe, mais je ne sais pas si c'est le cas. Il pourrait s'agir d'un ensemble d'études de cas et / ou d'un argument de la théorie des probabilités expliquant pourquoi l'utilisation de données transversales pour déduire / prédire des changements longitudinaux peut être une …

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