Considere uma amostra aleatória que são as variáveis aleatórias iid que . Verifique se é uma estatística suficiente para .{X1,X2,X3}{X1,X2,X3}\{X_1,X_2,X_3\}XiXiX_iBernoulli(p)Bernoulli(p)Bernoulli(p)p∈(0,1)p∈(0,1)p\in(0,1)T(X)=X1+2X2+X3T(X)=X1+2X2+X3T(X)=X_1+2X_2+X_3ppp Em primeiro lugar,...
Às vezes assumimos que os regressores são fixos, ou seja, não são estocásticos. Eu acho que isso significa que todos os nossos preditores, estimativas de parâmetros etc. são incondicionais, certo? Posso ir tão longe que eles não são mais variáveis aleatórias? Se, por outro lado, aceitarmos que a...
Estou lendo o documento on-line de detecção de ponto de mudança bayesiano de Adams e MacKay ( link ). Os autores começam escrevendo a distribuição preditiva marginal: em queP(xt+1|x1:t)=∑rtP(xt+1|rt,x(r)t)P(rt|x1:t)(1)P(xt+1|x1:t)=∑rtP(xt+1|rt,xt(r))P(rt|x1:t)(1) P(x_{t+1} | \textbf{x}_{1:t}) =...
Os estatísticos bayesianos sustentam que "a estatística bayesiana pode estimar parâmetros que são muito difíceis de estimar através de métodos freqüentes". A seguinte citação retirada desta documentação do SAS diz a mesma coisa? Ele fornece inferências que dependem dos dados e são exatas, sem...
Estou tentando obter uma intuição mais clara por trás: "Se torna mais provável, então torna mais provável"UMAAABBBBBBUMAAA Seja o tamanho do espaço em que e estão, entãon ( S)n(S)n(S)UMAAABBB Reivindicação: entãoP( B | A ) > P( B )P(B|A)>P(B)P(B|A)>P(B)n ( A B ) / n ( A ) > n ( B ) /...
Eu tenho uma pergunta geralmente básica a fazer aqui que me preocupa há algum tempo. Durante a maior parte da minha leitura de estatísticas bayesianas, ele afirmou com naturalidade que a probabilidade marginal é muitas vezes intratável ou difícil de estimar. Por quê? Os motivos frequentemente...
Gostaria de saber se a estatística está concluída para em uma configuração . σ2N(μ,σ2)T(X1,…,Xn)=∑ni=1(Xi−X¯n)2n−1T(X1,…,Xn)=∑i=1n(Xi−X¯n)2n−1T(X_1,\ldots,X_n)=\frac{\sum_{i=1}^n (X_i-\bar{X}_n)^2}{n-1}σ2σ2\sigma^2N(μ,σ2)N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2) Isso depende se é previamente conhecido ou não? Se...
Eu tenho uma pergunta metodológica geral. Pode ter sido respondido antes, mas não consigo localizar o encadeamento relevante. Agradeço os ponteiros para possíveis duplicatas. ( Aqui está uma excelente, mas sem resposta. Isso também é semelhante em espírito, mesmo com uma resposta, mas a última é...
Onde posso encontrar uma prova do teorema de Pitman – Koopman – Darmois? Eu pesquisei por algum tempo. Estranhamente, muitas notas mencionam esse teorema, mas nenhuma delas apresenta a
Suponha que você teve um ano alienígena com um comprimento desconhecido N. Se você tem uma amostra aleatória dos referidos alienígenas e alguns deles compartilham aniversários, você pode usar esses dados para estimar a duração do ano? Por exemplo, em uma amostra de 100, você pode ter dois...
Ensinaram-me que podemos produzir uma estimativa de parâmetro na forma de um intervalo de confiança após a amostragem de uma população. Por exemplo, intervalos de confiança de 95%, sem suposições violadas, devem ter uma taxa de sucesso de 95% de conter qualquer que seja o parâmetro verdadeiro que...
Foi-me feita a seguinte pergunta por um amigo. Não pude ajudá-la, mas espero que alguém possa me explicar. Não encontrei nenhum exemplo semelhante. Obrigado por qualquer ajuda e explicação. P: Os resultados de 100 experimentos de sorteio são registrados como 0 = "Cauda" e 1 = "Cabeça". A saída x é...
Seja , , ..., como seus RVs com intervalo mas com distribuição desconhecida. (Aceito que a distribuição seja contínua etc., se necessário.)X1X1X_1X2X2X_2XnXnX_n[0,1][0,1][0,1] Defina .Sn=X1+⋯+XnSn=X1+⋯+XnS_n = X_1 + \cdots + X_n Eu sou dado , e perguntar: O que posso inferir, de uma maneira...
No contexto do agrupamento on-line, muitas vezes encontro muitos trabalhos sobre: "processo dirichlet" e "modelos de mistura finita / infinita". Dado que eu nunca usei ou li sobre o processo dirichlet ou modelos de mistura. Você conhece alguma sugestão de palestras introdutórias ou artigos...
Esta seção de este artigo diz: Ronald Fisher, em 1935, introduziu inferência fiducial para aplicá-la a esse problema. Ele se referiu a um artigo anterior de WV Behrens de 1929. Behrens e Fisher propuseram encontrar a distribuição de probabilidade de onde e são as duas médias de amostra e e...
Estou trabalhando em um modelo que conta com uma função parametrizada feia que atua como uma função de calibração em uma parte do modelo. Usando uma configuração bayesiana, preciso obter informações preliminares não informativas para os parâmetros que descrevem minha função. Eu sei que, idealmente,...
Existe alguma maneira metódica de comparar as direções, magnitudes, etc, dos resultados do PCA para diferentes amostras coletadas da mesma população? Estou deixando a natureza do teste deliberadamente vaga, porque gostaria de ouvir todas as várias possibilidades ... por exemplo, pode haver (e...
Esta é mais uma questão filosófica, mas, do ponto de vista puramente bayesiano, como alguém realmente forma conhecimento prévio? Se precisarmos de informações prévias para realizar inferências válidas, parece haver um problema se precisarmos apelar à experiência passada para justificar as...
Estou lendo o livro de reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina de Chris Bishop . Encontrei o termo inferência probabilística várias vezes. Eu tenho algumas perguntas. A inferência probabilística é aplicável apenas em um contexto de modelagem gráfica? Qual é a distinção entre inferência...
Quais são alguns dos trabalhos teóricos significativos atuais que foram realizados no campo da inferência assintótica / teoria das grandes amostras? Qual é o escopo da pesquisa neste campo agora? Existe algum problema em aberto ou áreas específicas em que a teoria está se desenvolvendo nos últimos...