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"
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...
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...
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...
Je lis sur l'inférence bayésienne et je suis tombé sur l'expression "l'intégration numérique de la probabilité marginale est trop chère" Je n'ai pas de formation en mathématiques et je me demandais ce que signifie exactement cher ici? Est-ce juste en termes de puissance de calcul ou y a-t-il...
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 par le premier...
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...
Comment puis-je construire un intervalle de confiance asymptotique pour un paramètre réel, à partir du MLE pour ce
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...
Existe-t-il un bon compte rendu publié, avec des détails mathématiques, des différentes approches qui ont été adoptées pour le problème de Behrens –
Supposons que vous ayez la situation suivante: Vous avez observé au fil du temps 1000 joueurs de bowling, qui ont chacun joué un nombre relativement faible de matchs (disons 1 à 20). Vous avez noté le pourcentage de frappes pour chacun de ces joueurs sur le nombre de parties jouées par chacun de...
Le mgcvpackage pour Ra deux fonctions pour ajuster les interactions des produits tensoriels: te()et ti(). Je comprends la division de base du travail entre les deux (ajustement d'une interaction non linéaire vs décomposition de cette interaction en effets principaux et interaction). Ce que je ne...
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...
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...
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...
J'essaie d'obtenir le prior de Jeffreys pour une distribution binomiale négative. Je ne vois pas où je me trompe, donc si quelqu'un pouvait aider à le souligner, ce serait apprécié. D'accord, la situation est la suivante: je dois comparer les distributions antérieures obtenues à l'aide d'un binôme...
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
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 à: Faire des conjectures et des...
Contexte: J'ai dû effectuer une analyse de données pour un client (une sorte d'avocat) qui était un débutant absolu en statistique. Il m'a demandé ce que le terme "signification statistique" signifie et j'ai vraiment essayé de l'expliquer ... mais comme je ne suis pas bon pour expliquer les choses,...
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...