Cette question a été soulevée en classe: si nous utilisons des valeurs de p pour évaluer des hypothèses sur une expérience, à quelle partie du principe de vraisemblance ne respectons-nous pas: suffisance ou conditionnalité ? Mon intuition serait de dire Suffisance , puisque le calcul d'une valeur p...
Partie d'une série d'essayer de comprendre le bayésien vs fréquentiste: 1 2 3 4 5 6 7 Je pense que je comprends la façon dont les bayésiens et les fréquentistes abordent le choix entre les hypothèses , mais je ne sais pas trop si ou comment cela est censé m'expliquer comment ils perçoivent la...
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,...
Je ne suis pas un expert en statistiques, mais je suppose qu'il y a un désaccord quant à savoir si une interprétation "fréquentiste" ou "bayésienne" de la probabilité est la "bonne". D'après Wagenmakers et. al p. 183: Considérons une distribution uniforme de moyenne et de largeur . Tirez au hasard...
Il s'agit davantage d'une question philosophique, mais d'un point de vue purement bayésien, comment peut-on réellement former une connaissance préalable? Si nous avons besoin d'informations préalables pour effectuer des inférences valides, alors il semble y avoir un problème si nous devons faire...
On dit généralement que les a priori sur les statistiques bayésiennes peuvent être considérés comme des facteurs de régularisation car ils pénalisent les solutions où le précédent place une faible densité de probabilité. Ensuite, étant donné ce modèle simple dont les paramètres MLE sont: a r gm...