Je lis un article où les auteurs mènent d'une discussion sur l'estimation du maximum de vraisemblance au théorème de Bayes, apparemment comme une introduction pour les débutants. À titre d'exemple de vraisemblance, ils commencent par une distribution binomiale:
Je ne sais pas si c'est juste moi, mais je suis très sceptique vis-à-vis des statistiques en général. Je peux le comprendre dans les jeux de dés, les jeux de poker, etc. Les jeux répétés très petits, simples et pour la plupart autonomes sont très bien. Par exemple, une pièce atterrissant sur son...
Qu'est-ce qu'un bon livre sur la philosophie bayésienne, opposant les subjectivistes aux objectivistes, expliquant la vue de la probabilité comme état des connaissances dans les statistiques bayésiennes, etc.? Peut-être le livre de Savage? Au début, je pensais que Berger (1986) pouvait fonctionner,...
Quelqu'un a-t-il écrit un bref aperçu des différentes approches statistiques? En première approximation, vous disposez de statistiques fréquentistes et bayésiennes. Mais lorsque vous regardez de plus près, vous avez également d'autres approches comme les bayésiens vraisemblables et empiriques. Et...
Cette question a été inspirée par deux interactions récentes que j'ai eues, l'une ici dans CV , l'autre sur economics.se. Là, j'avais posté une réponse au fameux "paradoxe de l'enveloppe" (rappelez-vous, non pas comme la "bonne réponse" mais comme la réponse découlant d'hypothèses spécifiques sur...
(Cette question peut sembler mieux adaptée à la philosophie SE. J'espère que les statisticiens pourront clarifier mes idées fausses sur les déclarations de Box et Shmueli, donc je la poste ici). George Box (de renommée ARIMA) a déclaré: "Tous les modèles sont faux, mais certains sont utiles." Galit...
Je continue de voir cette célèbre citation partout, mais je n'arrive pas à comprendre la partie soulignée à chaque fois. Un homme qui «rejette» provisoirement une hypothèse, conformément à la pratique habituelle, lorsque la signification est au niveau de 1% ou plus, se trompera certainement dans...
J'entends souvent dire que les statistiques bayésiennes peuvent être très subjectives. L'argument principal étant que l'inférence dépend du choix d'un a priori (même si l'on peut utiliser le principe d'indifférence ou d'entropie maximale pour choisir un a priori). En comparaison, selon la...
Je lisais un article de blog du statisticien William Briggs, et l'affirmation suivante m'a le moins intéressé. Qu'est-ce que vous en faites? Qu'est-ce qu'un intervalle de confiance? C'est une équation, bien sûr, qui vous fournira un intervalle pour vos données. Il vise à fournir une mesure de...
Outre l'utilisabilité, existe-t-il une justification épistémique (mathématique, philosophique, heuristique, etc.) pour utiliser des antérieurs conjugués? Ou est-ce juste que c'est généralement une approximation suffisamment bonne et rend les choses beaucoup plus
Considérons un modèle d'effets non observés linéaire du type: où est une caractéristique non observée mais invariable dans le temps et est une erreur, et indexer les observations individuelles et le temps, respectivement. L'approche typique dans une régression à effets fixes (FE) serait de...
Nous avons une grande variété de méthodes de génération aléatoire à partir de distributions univariées (transformation inverse, acceptation-rejet, Metropolis-Hastings, etc.) et il semble que nous pouvons échantillonner à partir de n'importe quelle distribution valide - est-ce vrai? Pourriez-vous...
Si quelqu'un a dit "Cette méthode utilise le MLE l'estimation ponctuelle pour le paramètre qui maximise , donc c'est fréquentiste; et en plus ce n'est pas bayésien."P ( x | θ )P(x|θ)\mathrm{P}(x|\theta) accepteriez-vous? Mise à jour sur le fond : j'ai récemment lu un article qui prétend être...
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...
Définir X:=X:=X:= "la pièce a une probabilité 1 d'atterrir" Supposons que l'on ait la croyance préalable: P(X)=1P(X)=1P(X)= 1. Cependant, après avoir lancé la pièce une fois qu'elle a atterri la queue (E:=E:=E:= "pièces de monnaie atterri"). Comment un bayésien devrait-il mettre à jour ses...
Cette question m'est venue à l'esprit lorsque j'ai assisté à une conférence publique sur des questions non résolues en mathématiques. Il est bien connu qu'il existe encore de nombreuses questions mathématiques non résolues. Cela m'a fait réfléchir aux problèmes non résolus des statistiques. Après...
Pouvez-vous recommander des livres, des articles, des essais, des tutoriels / cours en ligne, etc. qui seraient intéressants et utiles pour un épidémiologiste / biostatisticien pour en apprendre davantage sur la philosophie de la causalité / inférence causale? Je connais assez bien la réalité de...
Si quelqu'un fait une déclaration comme ci-dessous: "Dans l'ensemble, les non-fumeurs exposés à la fumée ambiante avaient un risque relatif de maladie coronarienne de 1,25 (intervalle de confiance à 95%, 1,17 à 1,32) par rapport aux non-fumeurs non exposés à la fumée." Quel est le risque relatif...
Au cours des dernières années, divers chercheurs ont soulevé un problème préjudiciable de test d'hypothèse scientifique, surnommé "degré de liberté du chercheur", ce qui signifie que les scientifiques ont de nombreux choix à faire lors de leur analyse qui biaisent vers la recherche avec une valeur...
Parfois, nous supposons que les régresseurs sont fixes, c'est-à-dire qu'ils ne sont pas stochastiques. Je pense que cela signifie que tous nos prédicteurs, estimations de paramètres, etc. sont inconditionnels alors, non? Puis-je même aller si loin que ce ne sont plus des variables aléatoires? Si,...