Questions marquées «philosophical»

Pour des questions sur la PHILOSOPHIE des statistiques ou des probabilités: interprétations des probabilités, problèmes fondamentaux avec les statistiques fréquentistes / bayésiennes, etc. N'utilisez pas cette balise pour des questions généralement spéculatives (aussi appelées «philosophiques»).



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Pourquoi les statistiques robustes (et résistantes) n'ont-elles pas remplacé les techniques classiques?
Lors de la résolution de problèmes métiers à l'aide de données, il est courant qu'au moins une hypothèse clé selon laquelle les statistiques classiques sous-goupilles sont invalides est invalide. La plupart du temps, personne ne se soucie de vérifier ces hypothèses pour ne jamais le savoir. Par exemple, le fait …


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Générer une variable aléatoire avec une corrélation définie avec une ou plusieurs variables existantes
Pour une étude de simulation , je dois générer des variables aléatoires qui montrent une corrélation prefined (population) à une variable existante .YYY J'ai examiné les Rpackages copulaet ceux CDVinequi peuvent produire des distributions multivariées aléatoires avec une structure de dépendance donnée. Cependant, il n'est pas possible de fixer l'une …


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Existe-t-il une base * mathématique * pour le débat bayésien vs fréquentiste?
Il est dit sur Wikipedia que: les mathématiques [de probabilité] sont largement indépendantes de toute interprétation de probabilité. Question: Alors, si nous voulons être mathématiquement corrects, ne devrions-nous pas rejeter toute interprétation de la probabilité? C'est-à-dire que le bayésien et le fréquentisme sont mathématiquement incorrects? Je n'aime pas la philosophie, …





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Pourquoi les valeurs de p inférieures ne sont-elles pas plus de preuves contre le nul? Arguments de Johansson 2011
Johansson (2011) dans « Hail the impossible: p-values, evidence, and vraisemblability » (voici également un lien vers le journal ) déclare que des valeurs de plus faibles sont souvent considérées comme des preuves plus solides contre le nul. Johansson implique que les gens considéreraient les preuves contre le zéro comme …

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Réfutation basée sur l'entropie du paradoxe de la flèche en arrière bayésienne du temps de Shalizi?
Dans cet article , la talentueuse chercheuse Cosma Shalizi soutient que pour accepter pleinement une vision bayésienne subjective, il faut également accepter un résultat non physique selon lequel la flèche du temps (donnée par le flux d'entropie) devrait en fait reculer . Il s'agit principalement d'une tentative d'argumenter contre l'entropie …


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Comment projeter un nouveau vecteur sur l'espace PCA?
Après avoir effectué l'analyse des composants principaux (PCA), je souhaite projeter un nouveau vecteur sur l'espace PCA (c'est-à-dire trouver ses coordonnées dans le système de coordonnées PCA). J'ai calculé PCA en langage R en utilisant prcomp. Maintenant, je devrais pouvoir multiplier mon vecteur par la matrice de rotation PCA. Les …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

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