Pytania otagowane jako decision-theory

27
Paradoks Śpiącej Królewny
Sytuacja Niektórzy badacze chcieliby cię uśpić. W zależności od tajnego rzutu uczciwej monety obudzą cię na krótko raz (Heads) lub dwukrotnie (Tails). Po każdym przebudzeniu uśpią cię z lekiem, który sprawi, że zapomnisz o przebudzeniu. Kiedy budzi się, do jakiego stopnia należy Ci uwierzyć, że wynik rzutu monetą był Heads? …
7
Ile do zapłaty? Praktyczny problem
To nie jest pytanie do pracy w domu, ale prawdziwy problem, przed którym stoi nasza firma. Niedawno (2 dni temu) zamówiliśmy u dystrybutora 10000 etykiet produktów. Dealer jest niezależną osobą. Otrzymuje etykiety wyprodukowane z zewnątrz, a firma dokonuje płatności na rzecz dealera. Każda etykieta kosztuje dokładnie 1 USD dla firmy. …
5
Jak radzić sobie z hierarchicznymi / zagnieżdżonymi danymi w uczeniu maszynowym
Wyjaśnię mój problem na przykładzie. Załóżmy, że chcesz przewidzieć dochód danej osoby na podstawie niektórych atrybutów: {Wiek, płeć, kraj, region, miasto}. Masz taki zestaw danych szkoleniowych train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train CountryID RegionID CityID …
29 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 
2
Jakie jest teoretyczne uzasadnienie dla bayesowskich wiarygodnych procedur interwałów?
(Aby zobaczyć, dlaczego to napisałem, sprawdź komentarze poniżej mojej odpowiedzi na to pytanie ). Błędy typu III i teoria decyzji statystycznych Udzielenie prawidłowej odpowiedzi na złe pytanie jest czasem nazywane błędem typu III. Statystyczna teoria decyzji jest formalizacją procesu decyzyjnego w warunkach niepewności; zapewnia ramy koncepcyjne, które mogą pomóc w …
4
W jakich warunkach estymatory punktowe Bayesa i częstokroć się pokrywają?
W przypadku płaskiego przejęcia estymatory ML (częste - maksymalne prawdopodobieństwo) i MAP (bayesowskie - maksymalne a posteriori) pokrywają się. Mówiąc bardziej ogólnie, mówię o estymatorach punktowych wyprowadzonych jako optymalizatory niektórych funkcji strat. To znaczy (Bayesa) x (x^(.)=argminE(L(X−x^(y))|y) (Bayesian) x^(.)=argminE(L(X−x^(y))|y) (Bayesian) \hat x(\,. ) = \text{argmin} \; \mathbb{E} \left( L(X-\hat x(y)) …
2
Rzut monetą, procesy decyzyjne i wartość informacji
Wyobraź sobie następującą konfigurację: masz 2 monety, monetę A, która jest gwarantowana , oraz monetę B, która może, ale nie musi być uczciwa. Zostaniesz poproszony o wykonanie 100 rzutów monetą, a Twoim celem jest maksymalizacja liczby głów . Wcześniejsze informacje na temat monety B były takie, że została ona odwrócona …
1
Przykład ścisłej nierówności von Neumanna
Niech oznacza ryzyko Bayesa estymatora w odniesieniu do wcześniejszego , niech oznacza zbiór wszystkich priorów w przestrzeni parametrów , a niech oznacza zbiór wszystkie (ewentualnie losowe) reguły decyzyjne.δ π Π Θ Δr(π,δ)r(π,δ)r(\pi, \delta)δδ\deltaππ\piΠΠ\PiΘΘ\ThetaΔΔ\Delta Stwierdza to statystyczna interpretacja nierówności minimax Johna von Neumanna supπ∈Πinfδ∈Δr(π,δ)≤infδ∈Δsupπ∈Πr(π,δ),supπ∈Πinfδ∈Δr(π,δ)≤infδ∈Δsupπ∈Πr(π,δ), \sup_{\pi\in\Pi} \inf_{\delta\in\Delta} r(\pi, \delta) \leq \inf_{\delta\in\Delta}\sup_{\pi\in\Pi} r(\pi, …
2
Jakie są kompletne wystarczające statystyki?
Mam problem ze zrozumieniem pełnej wystarczającej statystyki? Niech będzie wystarczającą statystyką.T=ΣxiT=ΣxiT=\Sigma x_i Jeśli z prawdopodobieństwem 1, dla niektórych funkcji g , jest to kompletna wystarczająca statystyka.E[g(T)]=0E[g(T)]=0E[g(T)]=0ggg Ale co to znaczy? Widziałem przykłady uniformów i Bernoulli (strona 6 http://amath.colorado.edu/courses/4520/2011fall/HandOuts/umvue.pdf ), ale nie jest to intuicyjne, bardziej się zdezorientowałem widząc integrację. Czy …
1
Zagadka fryzjera
Moja fryzjerka Stacey zawsze robi radosną minę, ale często stresuje ją zarządzanie czasem. Dzisiaj Stacey była spóźniona na moje spotkanie i bardzo przepraszała. Podczas strzyżenia zastanawiałem się: jak długo powinny trwać jej standardowe spotkania? (jeśli preferencje klienta dotyczące czystych okrągłych numerów można na chwilę zignorować). Należy wziąć pod uwagę pewien …
3
MAP jest rozwiązaniem dla
Natknąłem się na te slajdy (slajd 16 i 17) na jednym z kursów online. Instruktor próbował wyjaśnić, w jaki sposób Maximum Posterior Estimate (MAP) jest faktycznie rozwiązaniem , gdzie \ theta ^ {*} to prawdziwy parametr.L(θ)=I[θ≠θ∗]L(θ)=I[θ≠θ∗]L(\theta) = \mathcal{I}[\theta \ne \theta^{*}]θ∗θ∗\theta^{*} Czy ktoś może wyjaśnić, jak to wygląda? Edycja: Dodano slajdy …
2
Oprócz testu Durbina-Watsona, jakie testy hipotez mogą przynieść niejednoznaczne wyniki?
Statystyka testowa Durbin, Watson może leżeć w obszarze jednoznaczne, w których nie jest możliwe albo odrzucić czy nie odrzucenia hipotezy zerowej (w tym przypadku zero autokorelacji). Jakie inne testy statystyczne mogą dać „niejednoznaczne” wyniki? Czy istnieje ogólne wyjaśnienie (machanie ręką jest w porządku), dlaczego ten zestaw testów nie jest w …
1
W jaki sposób estymator, który minimalizuje ważoną sumę kwadratowego odchylenia i wariancji, pasuje do teorii decyzji?
OK - moja oryginalna wiadomość nie wywołała odpowiedzi; pozwólcie, że postawię pytanie inaczej. Zacznę od wyjaśnienia mojego rozumienia estymacji z teoretycznego punktu widzenia decyzji. Nie mam formalnego szkolenia i nie zaskoczyłoby mnie, gdyby moje myślenie było w jakiś sposób błędne. Załóżmy, że mamy jakąś funkcję straty L ( θ ,θ^( …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.