Quando eu procuro no Google por "fisher" "fiducial" ... Eu recebo muitos hits, mas todos os que eu segui estão totalmente além da minha compreensão. Todos esses acertos parecem ter uma coisa em comum: todos foram escritos para estatísticos tingidos de lã, pessoas profundamente mergulhadas na...
Na inferência bayesiana, uma distribuição preditiva para dados futuros é obtida pela integração de parâmetros desconhecidos; a integração sobre a distribuição posterior desses parâmetros fornece uma distribuição preditiva posterior - uma distribuição para dados futuros condicionados aos já...
(Pedimos desculpas antecipadamente pelo uso da linguagem leiga e não da estatística). Se eu quiser medir as chances de rolar cada lado de uma matriz física específica de seis lados para cerca de +/- 2% com uma confiança razoável de certeza, quantos rolos de matriz de amostra seriam...
Meu entendimento era que a estatística descritiva descrevia quantitativamente características de uma amostra de dados, enquanto a estatística inferencial fazia inferências sobre as populações das quais as amostras foram coletadas. No entanto, a página da Wikipedia para inferência estatística...
Eu li o lema Neyman – Pearson do livro Introdução à teoria das estatísticas de Mood, Graybill e Boes. Mas eu não entendi o lema. Alguém pode me explicar o lema em palavras simples? O que afirma? Lema de Neyman-Pearson: Seja uma amostra aleatória de , em que é um dos dois valores conhecidos e ,...
Como o método de inversão funciona? Digamos que eu tenha uma amostra aleatória com densidade acima de e, por conseguinte, com CDF em . Então, pelo método de inversão, recebo a distribuição de como . f ( x ; θ ) = 1X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1,X_2,...,X_n 0<x<1FX(x)=x1/θ(0,1)XF - 1...
Não sou de forma alguma um estatístico (eu tive um curso de estatística matemática, mas nada além disso) e, recentemente, enquanto estudava teoria da informação e mecânica estatística, conheci uma coisa chamada "medida de incerteza" / "entropia". Eu li a derivação de Khinchin como uma medida de...
Para esse modelo de regressão linear univariada, determinado conjunto de dadosyi=β0+β1xi+ϵiyi=β0+β1xi+ϵiy_i = \beta_0 + \beta_1x_i+\epsilon_iD={(x1,y1),...,(xn,yn)}D={(x1,y1),...,(xn,yn)}D=\{(x_1,y_1),...,(x_n,y_n)\} , as estimativas dos coeficientes são β 1 = Σ i x i y i - n ˉ x ˉ y β 0= ˉ y -...
Em um comentário recentemente publicado aqui, um comentarista apontou para um blog de Larry Wasserman, que aponta (sem nenhuma fonte) que a inferência freqüentista colide com o princípio da probabilidade. O princípio da verossimilhança simplesmente diz que experimentos que produzem funções...
Estou realmente interessado no procedimento de rede elástica para retração / seleção de preditores. Parece muito poderoso. Mas, do ponto de vista científico, não sei bem o que fazer quando obtive os coeficientes. Que pergunta estou respondendo? Essas são as variáveis que mais influenciam esse...
Meu entendimento é que, ao usar uma abordagem bayesiana para estimar valores de parâmetros: A distribuição posterior é a combinação da distribuição anterior e da distribuição de probabilidade. Simulamos isso gerando uma amostra da distribuição posterior (por exemplo, usando um algoritmo...
Seja θ∈Rnθ∈Rn\theta \in R^{n} . A Matriz de Informações de Fisher é definida como: I(θ)i,j=−E[∂2log(f(X|θ))∂θi∂θj∣∣∣θ]I(θ)i,j=−E[∂2log(f(X|θ))∂θi∂θj|θ]I(\theta)_{i,j} = -E\left[\frac{\partial^{2} \log(f(X|\theta))}{\partial \theta_{i} \partial \theta_{j}}\bigg|\theta\right] Como posso provar que...
Estou seguindo AW van der Vaart, estatística assintótica (1998). Ele fala de experimentos estatísticos, alegando que eles são diferentes de um modelo estatístico, mas ele também não os define. Minha pergunta: O que é (1) um experimento estatístico, (2) um modelo estatístico e (3) qual é o...
Conheço os benefícios da regularização ao criar modelos preditivos (viés versus variação, impedindo o ajuste excessivo). Mas, estou me perguntando se é uma boa idéia também fazer regularização (laço, cume, rede elástica) quando o principal objetivo do modelo de regressão é a inferência nos...
O pdf, o pmf e o cdf contêm as mesmas informações? Para mim, o pdf dá toda a probabilidade a um certo ponto (basicamente a área abaixo da probabilidade). O pmf fornece a probabilidade de um certo ponto. O cdf fornece a probabilidade sob um certo ponto. Então, para mim, o pdf e o cdf têm a mesma...
Estou sendo solicitado a encontrar os valores-p para estatística descritiva. No entanto, entendo que os valores-p são para estatísticas de teste. Se não me engano, um valor-p é a probabilidade de observar um valor tão extremo quanto a estatística de teste se a hipótese nula for verdadeira....
Em R, eu uso a ldafunção da biblioteca MASSpara fazer a classificação. Pelo que entendi LDA, a entrada xxx receberá o rótulo yyy , que maximiza p(y|x)p(y|x)p(y|x) , certo? Mas quando ajustar o modelo, no qual x=(Lag1,Lag2)x=(Lag1,Lag2)x=(Lag1,Lag2)y=Direction,y=Direction,y=Direction, eu não...
Eu acho que é justo dizer que estatística é uma ciência aplicada; portanto, quando as médias e os desvios padrão são calculados, é porque alguém está olhando para tomar algumas decisões com base nesses números. Parte de ser um bom estatístico, espero que seja capaz de "perceber" quando os dados...
Para um dado problema de inferência, sabemos que uma abordagem bayesiana geralmente difere na forma e nos resultados de uma abordagem fequentista. Os freqüentistas (geralmente me incluem) frequentemente apontam que seus métodos não requerem um prévio e, portanto, são mais "orientados a dados" do...
Venho estudando estatística de muitos livros nos últimos 3 anos e, graças a este site, aprendi muito. No entanto, uma pergunta fundamental ainda permanece sem resposta para mim. Pode ter uma resposta muito simples ou muito difícil, mas sei com certeza que requer algum entendimento profundo das...