Perguntas com a marcação «frequentist»

29
Como lidar com dados hierárquicos / aninhados no aprendizado de máquina

Vou explicar meu problema com um exemplo. Suponha que você queira prever a renda de um indivíduo, com alguns atributos: {Idade, Sexo, País, Região, Cidade}. Você tem um conjunto de dados de treinamento como esse train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2,...

regression machine-learning multilevel-analysis correlation dataset spatial paired-comparisons cross-correlation clustering aic bic dependent-variable k-means mean standard-error measurement-error errors-in-variables regression multiple-regression pca linear-model dimensionality-reduction machine-learning neural-networks deep-learning conv-neural-network computer-vision clustering spss r weighted-data wilcoxon-signed-rank bayesian hierarchical-bayesian bugs stan distributions categorical-data variance ecology r survival regression r-squared descriptive-statistics cross-section maximum-likelihood factor-analysis likert r multiple-imputation propensity-scores distributions t-test logit probit z-test confidence-interval poisson-distribution deep-learning conv-neural-network residual-networks r survey wilcoxon-mann-whitney ranking kruskal-wallis bias loss-functions frequentist decision-theory risk machine-learning distributions normal-distribution multivariate-analysis inference dataset factor-analysis survey multilevel-analysis clinical-trials
20
Quais são os valores corretos para precisão e rechamada em casos extremos?

Precisão é definida como: p = true positives / (true positives + false positives) É verdade que, como true positivese false positivesabordagem 0, a precisão se aproxima de 1? Mesma pergunta para recall: r = true positives / (true positives + false negatives) No momento, estou implementando...

precision-recall data-visualization logarithm references r networks data-visualization standard-deviation probability binomial negative-binomial r categorical-data aggregation plyr survival python regression r t-test bayesian logistic data-transformation confidence-interval t-test interpretation distributions data-visualization pca genetics r finance maximum probability standard-deviation probability r information-theory references computational-statistics computing references engineering-statistics t-test hypothesis-testing independence definition r censoring negative-binomial poisson-distribution variance mixed-model correlation intraclass-correlation aggregation interpretation effect-size hypothesis-testing goodness-of-fit normality-assumption small-sample distributions regression normality-assumption t-test anova confidence-interval z-statistic finance hypothesis-testing mean model-selection information-geometry bayesian frequentist terminology type-i-and-ii-errors cross-validation smoothing splines data-transformation normality-assumption variance-stabilizing r spss stata python correlation logistic logit link-function regression predictor pca factor-analysis r bayesian maximum-likelihood mcmc conditional-probability statistical-significance chi-squared proportion estimation error shrinkage application steins-phenomenon
17
Frequentismo e Priores

Robby McKilliam diz em um comentário a este post: Deve-se ressaltar que, do ponto de vista dos freqüentadores, não há razão para que você não possa incorporar o conhecimento prévio ao modelo. Nesse sentido, a visão frequentista é mais simples, você só tem um modelo e alguns dados. Não há...

bayesian prior regularization frequentist
17
Cenário estatístico

Alguém escreveu uma breve pesquisa sobre as várias abordagens estatísticas? Para uma primeira aproximação, você tem estatísticas freqüentistas e bayesianas. Mas quando você olha mais de perto, também tem outras abordagens, como Bayes, verossimilhança e empírica. E então você tem subdivisões dentro...

bayesian frequentist philosophical
15
Qual é a opinião freqüente da história do voltímetro?

Qual é a opinião freqüente da história do voltímetro e suas variações? A idéia por trás disso é que uma análise estatística que apela a eventos hipotéticos teria que ser revisada se fosse descoberto mais tarde que esses eventos hipotéticos não poderiam ter ocorrido como assumido. A versão da...

likelihood frequentist
15
Existe mais probabilidade do que o bayesianismo?

Como estudante de física, experimentei a palestra "Por que sou bayesiano", talvez meia dúzia de vezes. É sempre a mesma coisa - o apresentador explica presunçosamente como a interpretação bayesiana é superior à interpretação freqüentista supostamente empregada pelas massas. Eles mencionam a regra...

probability bayesian frequentist
14
Perguntas sobre bootstrap paramétrico e não paramétrico

Estou lendo o capítulo sobre Estatísticas Frequentes do livro " Aprendizado de Máquina - Uma Perspectiva Probabilística " de Kevin Murphy . A seção no bootstrap diz: O bootstrap é uma técnica simples de Monte Carlo para aproximar a distribuição da amostra. Isso é particularmente útil nos casos...

bootstrap frequentist