Alguns bayesianos atacam a inferência freqüentista afirmando que "não há distribuição amostral única" porque depende das intenções do pesquisador (Kruschke, Aguinis, & Joo, 2012, p. 733). Por exemplo, digamos que um pesquisador inicie a coleta de dados, mas seu financiamento foi...
Esta pergunta faz referência ao artigo de Galit Shmueli, "Explicar ou prever" . Especificamente, na seção 1.5, "Explicar e prever são diferentes", o professor Shmueli escreve: Na modelagem explicativa, o foco é minimizar o viés para obter a representação mais precisa da teoria...
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...
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...
Fechadas. Esta questão está fora de tópico . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela esteja no tópico de Validação cruzada. Fechado há 2 anos . Eu tenho um conjunto de dados bastante...
Existem bons resumos (resenhas, livros) sobre várias aplicações da cadeia de Markov Monte Carlo (MCMC)? Vi Markov Chain Monte Carlo na prática , mas esses livros parecem um pouco antigos. Existem mais livros de atualização sobre várias aplicações do MCMC em áreas como aprendizado de máquina,...
Eu queria saber qual pacote estatístico de software vocês recomendam para executar a inferência bayesiana. Por exemplo, eu sei que você pode executar o openBUGS ou o winBUGS como autônomo ou também pode chamá-los de R. Mas o R também possui vários de seus próprios pacotes (MCMCPack, BACCO), que...
Entendo que isso significa que o modelo é ruim em prever pontos de dados individuais, mas estabeleceu uma tendência firme (por exemplo, y sobe quando x
Acabei de assistir a uma palestra sobre inferência estatística ("comparando proporções e médias"), parte de uma introdução ao curso on-line de estatísticas. O material fez tão pouco sentido para mim como sempre (agora eu já deveria ter visto esse material dezenas de vezes, espalhado nas últimas...
Por exemplo, em redes contraditórias generativas, geralmente ouvimos que a inferência é fácil porque a distribuição condicional de x dada a variável latente z é 'tratável'. Além disso, li em algum lugar que a máquina Boltzmann e o autoencoder variacional são usados onde a distribuição posterior...
Minha pergunta vem do seguinte fato. Eu tenho lido posts, blogs, palestras e livros sobre aprendizado de máquina. Minha impressão é que os profissionais de aprendizado de máquina parecem indiferentes a muitas coisas com as quais os estatísticos / econométricos se preocupam. Em particular, os...
Considere o modelo de regressão linear y=Xβ+uy=Xβ+u\mathbf{y}=\mathbf{X\beta}+\mathbf{u} , u∼N(0,σ2I)u∼N(0,σ2I)\mathbf{u}\sim N(\mathbf{0},\sigma^2\mathbf{I}) , E(u∣X)=0E(u∣X)=0E(\mathbf{u}\mid\mathbf{X})=\mathbf{0} . Seja H0:σ20=σ2H0:σ02=σ2H_0: \sigma_0^2=\sigma^2 vs H1:σ20≠σ2H1:σ02≠σ2H_1:...
Estou lendo um comentário em um artigo, e o autor afirma que, às vezes, mesmo que os estimadores (encontrados por ML ou quase-probabilidade máxima) possam não ser consistentes, o poder de um teste de razão de verossimilhança ou razão de quase-verossimilhança ainda pode convergir para 1 como o...
Aprendi nas estatísticas elementares que, com um modelo linear geral, para que as inferências sejam válidas, as observações devem ser independentes. Quando ocorre o agrupamento, a independência não pode mais ser mantida, levando a inferência inválida, a menos que isso seja explicado. Uma maneira de...
MLE = Estimativa de Máxima Verossimilhança MAP = Máximo a posteriori O MLE é intuitivo / ingênuo, pois começa apenas com a probabilidade de observação dada o parâmetro (ou seja, a função de verossimilhança) e tenta encontrar o parâmetro que melhor se adequa à observação . Mas não leva em...
Recentemente, revi alguns artigos antigos de Nancy Reid, Barndorff-Nielsen, Richard Cox e, sim, um pouco de Ronald Fisher sobre o conceito de "inferência condicional" no paradigma freqüentista, o que parece significar que as inferências são baseadas considerando apenas o "subconjunto relevante" do...
Pesquisei no google e pesquisei stats.stackexchange, mas não consigo encontrar a fórmula para calcular um intervalo de confiança de 95% para um R2R2R^2 valor para uma regressão linear. Alguém pode fornecer? Melhor ainda, digamos que eu executei a regressão linear abaixo em R. Como eu calcularia um...
Em resposta a um crescente corpo de estatísticos e pesquisadores que criticam a utilidade do teste de hipótese nula (NHT) para a ciência como um esforço cumulativo, a Força-Tarefa da Associação Americana de Psicologia em Inferência Estatística evitou uma proibição total do NHT, mas sugeriu que os...
O termo "inferência estatística" inclui apenas testes de hipóteses ou também inclui estimativa de pontos, estimativa de intervalos etc. Referências autorizadas serão muito apreciadas.
Atualmente, estou trabalhando como assistente de ensino na minha universidade, em um curso introdutório de estatística (para estudantes de medicina). Off-line, existem muitos livros disponíveis com informações para ajudar o professor. No entanto, o que estou interessado em saber é se você pode me...