Questions marquées «inference»

Tirer des conclusions sur les paramètres de population à partir d'échantillons de données. Voir https://en.wikipedia.org/wiki/Inference et https://en.wikipedia.org/wiki/Statistical_inference

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Suffisance ou insuffisance
Considérons un échantillon aléatoire où sont iid des variables aléatoires de où . Vérifiez si est une statistique suffisante pour .{X1,X2,X3}{X1,X2,X3}\{X_1,X_2,X_3\}XiXiX_iBernoulli(p)Bernoulli(p)Bernoulli(p)p∈(0,1)p∈(0,1)p\in(0,1)T(X)=X1+2X2+X3T(X)=X1+2X2+X3T(X)=X_1+2X_2+X_3ppp Premièrement, comment trouver la distribution de ? Ou devrait-il être décomposé en et cela suivra-t-il ? Je ne pense pas car notez que toutes les variables ne sont pas …
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Mesurer certains patients plus d'une fois
Je mène une étude clinique où je détermine une mesure anthropométrique des patients. Je sais comment gérer la situation où j'ai une mesure par patient: je fais un modèle, où j'ai un échantillon aléatoire d'une certaine densité , et je fais le truc habituel: écrire la probabilité de l'échantillon, estimer …
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Est-il acceptable d'exécuter deux modèles linéaires sur le même ensemble de données?
Pour une régression linéaire avec plusieurs groupes (groupes naturels définis a priori), est-il acceptable d'exécuter deux modèles différents sur le même ensemble de données pour répondre aux deux questions suivantes? Chaque groupe a-t-il une pente non nulle et une intersection non nulle et quels sont les paramètres pour chaque régression …
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Trouvez UMVUE sur
Laissez X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1, X_2, . . . , X_n be iid variables aléatoires ayant pdf fX(x∣θ)=θ(1+x)−(1+θ)I(0,∞)(x)fX(x∣θ)=θ(1+x)−(1+θ)I(0,∞)(x)f_X(x\mid\theta) =\theta(1 +x)^{−(1+\theta)}I_{(0,\infty)}(x) où θ>0θ>0\theta >0 . Donnez l'UMVUE de 1θ1θ\frac{1}{\theta} et calculer sa variance J'ai appris deux de ces méthodes pour obtenir des UMVUE: Limite inférieure de Cramer-Rao (CRLB) Lehmann-Scheffe Thereom Je vais tenter cela …
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Qu'est-ce que la programmation probabiliste?
Au cours de la dernière année, j'ai beaucoup entendu parler des cadres de programmation probabiliste (PP) comme PyMC3 et Stan , et de la qualité de PP. Et aujourd'hui, quelqu'un a partagé ce lien avec moi: Pyro: un langage de programmation probabiliste profond Cependant, je ne suit pas vraiment ce …
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Vérifier si une pièce est juste
Un ami m'a posé la question suivante. Je n'ai pas pu l'aider mais j'espère que quelqu'un pourra me l'expliquer. Je n'ai pas pu trouver d'exemple similaire. Merci pour toute aide et explication. Q: Les résultats de 100 expériences de lancer de pièces sont enregistrés comme 0 = "Queue" et 1 …
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Peut-on rejeter une hypothèse nulle avec des intervalles de confiance produits par échantillonnage plutôt que l'hypothèse nulle?
On m'a appris que nous pouvons produire une estimation de paramètre sous la forme d'un intervalle de confiance après échantillonnage à partir d'une population. Par exemple, des intervalles de confiance à 95%, sans hypothèse non respectée, devraient avoir un taux de réussite de 95% pour contenir quel que soit le …
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Exemple de la façon dont les statistiques bayésiennes peuvent estimer des paramètres très difficiles à estimer par des méthodes fréquentistes
Les statisticiens bayésiens soutiennent que "les statistiques bayésiennes peuvent estimer des paramètres très difficiles à estimer par des méthodes fréquentistes". La citation suivante tirée de cette documentation SAS dit-elle la même chose? Il fournit des inférences conditionnelles aux données et exactes, sans recours à une approximation asymptotique. L'inférence de petits …
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Détection en ligne des points de changement bayésiens (distribution prédictive marginale)
Je lis le document bayésien en ligne sur la détection des points de changement d'Adams et MacKay ( lien ). Les auteurs commencent par écrire la distribution prédictive marginale: oùP(xt+1|x1:t)=∑rtP(xt+1|rt,x(r)t)P(rt|x1:t)(1)P(xt+1|x1:t)=∑rtP(xt+1|rt,xt(r))P(rt|x1:t)(1) P(x_{t+1} | \textbf{x}_{1:t}) = \sum_{r_t} P(x_{t+1} | r_t, \textbf{x}_t^{(r)}) P(r_t | \textbf{x}_{1:t}) \qquad \qquad (1) XtXtx_t est l'observation au temps …
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