Wyciąganie wniosków dotyczących parametrów populacji z danych przykładowych. Zobacz https://en.wikipedia.org/wiki/Inference i https://en.wikipedia.org/wiki/Statistic_inference
Wdrażam VAE i zauważyłem w Internecie dwie różne implementacje uproszczonej rozbieżności Gaussa KL dla jednej zmiennej. Oryginalna rozbieżność, jak tutaj, jest K.L.l o s s= log(σ2)σ1) +σ2)1+ (μ1-μ2))2)2)σ2)2)-12)K.L.loss=log(σ2)σ1)+σ12)+(μ1-μ2))2)2)σ2)2)-12) KL_{loss}=\log(\frac{\sigma_2}{\sigma_1})+\frac{\sigma_1^2+(\mu_1-\mu_2)^2}{2\sigma^2_2}-\frac{1}{2} Jeśli założymy, że nasz przeor jest jednostką gaussowską tj μ2)= 0μ2)=0\mu_2=0 i σ2)= 1σ2)=1\sigma_2=1, upraszcza to do K.L.l o s s= …
Gdzie mogę znaleźć dowód twierdzenia Pitmana – Koopmana – Darmois? Od dłuższego czasu korzystam z Google. Co dziwne, wiele notatek wspomina o tym twierdzeniu, ale żadna z nich nie przedstawia dowodu.
Rozważ losową próbkę gdzie są zmiennymi losowymi gdzie . Sprawdź, czy jest wystarczającą statystyką dla .{X1,X2),X3)}{X1,X2,X3}\{X_1,X_2,X_3\}XjaXiX_iB e r n o u l l i ( p )Bernoulli(p)Bernoulli(p)p ∈ ( 0 , 1 )p∈(0,1)p\in(0,1)T.( X) =X1+ 2X2)+X3)T(X)=X1+2X2+X3T(X)=X_1+2X_2+X_3ppp Po pierwsze, jak możemy znaleźć rozkład dla ? A może powinien być podzielony na …
Prowadzę badanie kliniczne, w którym określam antropometryczną miarę pacjentów. Wiem, jak sobie poradzić z sytuacją, w której mam jednego pomiaru na pacjenta: tworzę model, w którym mam losową próbkęX1,…,XnX1,…,XnX_1,\dots,X_n z pewnej gęstości fθfθf_\theta, i robię zwykłe rzeczy: piszę prawdopodobieństwo próbki, oszacuj parametry, określaj zestawy ufności i testuj hipotezę, a nawet …
Czy w przypadku regresji liniowej z wieloma grupami (grupy naturalne zdefiniowane z góry) dopuszczalne jest uruchomienie dwóch różnych modeli na tym samym zbiorze danych, aby odpowiedzieć na dwa następujące pytania? Czy każda grupa ma niezerowe nachylenie i niezerowe przechwytywanie i jakie są parametry dla każdej regresji wewnątrz grupy? Czy istnieje …
Próbuję uzyskać jaśniejszy intuicji tyle: „Jeśli sprawia bardziej prawdopodobne, następnie sprawia bardziej prawdopodobne”, czyliZAAAbBBbBBZAAA Niech oznaczają wielkość przestrzeni, w której i są, po czymn ( S)n(S)n(S)ZAAAbBB Twierdzenie: soP.( B | A ) > P( B )P(B|A)>P(B)P(B|A)>P(B)n ( A B ) / n ( A ) > n ( B ) …
Przyjaciel zadał mi następujące pytanie. Nie mogłem jej pomóc, ale mam nadzieję, że ktoś mi to wyjaśni. Nie mogłem znaleźć podobnego przykładu. Dzięki za wszelką pomoc i wyjaśnienia. P: Wyniki 100 eksperymentów rzucania monetą są rejestrowane jako 0 = „Ogon” i 1 = „Głowa”. Wyjściowy x jest łańcuchem zer i …
Nauczono mnie, że możemy uzyskać oszacowanie parametru w postaci przedziału ufności po pobraniu próbki z populacji. Na przykład 95% przedziały ufności, bez naruszonych założeń, powinny mieć 95% wskaźnik sukcesu zawierający dowolny prawdziwy parametr, który oceniamy w populacji. To znaczy, Utwórz oszacowanie punktowe z próbki. Utwórz zakres wartości, które teoretycznie mają …
Załóżmy, że miałeś rok obcy o nieznanej długości N. Jeśli masz losową próbkę wspomnianych kosmitów, a niektórzy z nich dzielą urodziny, czy możesz użyć tych danych do oszacowania długości roku? Na przykład, w próbie 100, możesz mieć dwie trojaczki (tj. Dwa urodziny, z których każdy dzieli trzech kosmitów) oraz pięć …
Mam ogólne pytanie metodologiczne. Być może wcześniej na nie odpowiedziano, ale nie jestem w stanie zlokalizować odpowiedniego wątku. Docenię wskaźniki do możliwych duplikatów. ( Tutaj jest doskonałym jeden, ale bez odpowiedzi. To jest podobne w duchu, nawet z odpowiedzią, ale ten jest zbyt specyficzna z mojego punktu widzenia. To jest …
Bayesowscy statystycy twierdzą, że „statystyki bayesowskie mogą oszacować parametry, które są bardzo trudne do oszacowania za pomocą metod częstych”. Czy następujący cytat zaczerpnięty z tej dokumentacji SAS mówi to samo? Zapewnia wnioski, które są uzależnione od danych i są dokładne, bez polegania na asymptotycznym przybliżeniu. Wnioskowanie o małej próbce przebiega …
Czytam internetowy dokument wykrywający punkt wymiany w Bayesian przez Adamsa i MacKaya ( link ). Autorzy zaczynają od napisania krańcowego rozkładu predykcyjnego: gdzieP(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}) = \sum_{r_t} P(x_{t+1} | r_t, \textbf{x}_t^{(r)}) P(r_t | \textbf{x}_{1:t}) \qquad \qquad (1) xtxtx_t jest obserwacją w czasie ;ttt x1:tx1:t\textbf{x}_{1:t} oznacza zestaw obserwacji do czasu …
Czasami zakładamy, że regresory są stałe, tzn. Nie są stochastyczne. Myślę , że to oznacza, że wszystkie nasze predyktory, oszacowania parametrów itp. Są zatem bezwarunkowe, prawda? Czy mogę nawet posunąć się tak daleko, że nie są już zmiennymi losowymi? Jeśli z drugiej strony przyjmiemy, że większość regresorów w ekonomii twierdzi, …
Z „W całym prawdopodobieństwie: modelowanie statystyczne i wnioskowanie przy użyciu prawdopodobieństwa” Y. Pawitana, prawdopodobieństwo ponownej parametryzacji jest zdefiniowane jako więc jeśli g jest jeden do jednego, to L ^ * (\ psi) = L (g ^ {- 1} (\ psi)) (str. 45). Próbuję pokazać ćwiczenie 2.20, które stwierdza, że jeśli …
Próbuję próbować z tyłu, mając wiele trybów szczególnie daleko od siebie za pomocą MCMC. Wygląda na to, że w większości przypadków tylko jeden z tych trybów zawiera 95% hpd, którego szukam. Próbowałem wdrożyć rozwiązania oparte na hartowanej symulacji, ale nie przynosi to zadowalających rezultatów, ponieważ w praktyce przejście z jednego …
Używamy plików cookie i innych technologii śledzenia w celu poprawy komfortu przeglądania naszej witryny, aby wyświetlać spersonalizowane treści i ukierunkowane reklamy, analizować ruch w naszej witrynie, i zrozumieć, skąd pochodzą nasi goście.
Kontynuując, wyrażasz zgodę na korzystanie z plików cookie i innych technologii śledzenia oraz potwierdzasz, że masz co najmniej 16 lat lub zgodę rodzica lub opiekuna.