Pytania otagowane jako philosophical

W przypadku pytań dotyczących FILOZOFII statystyki lub prawdopodobieństwa: interpretacje prawdopodobieństwa, podstawowe problemy ze statystyką częstościową / statystyki bayesowskie itp. Nie używaj tego znacznika do pytań o charakterze spekulacyjnym (inaczej „filozoficznym”).

16
Czy testowanie normalności jest „zasadniczo bezużyteczne”?
Były kolega kiedyś mi powiedział, co następuje: Zwykle stosujemy testy normalności do wyników procesów, które pod zerą generują zmienne losowe, które są tylko asymptotycznie lub prawie normalne (z częścią „asymptotycznie” zależną od pewnej wielkości, której nie możemy uczynić dużą); W dobie taniej pamięci, dużych zbiorów danych i szybkich procesorów testy …
14
Dlaczego solidne (i odporne) statystyki nie zastąpiły klasycznych technik?
Przy rozwiązywaniu problemów biznesowych z wykorzystaniem danych często zdarza się, że co najmniej jedno kluczowe założenie, że klasyczne statystyki poniżej szpilek są nieprawidłowe. Przez większość czasu nikt nie zadaje sobie trudu, aby sprawdzić te założenia, więc tak naprawdę nigdy nie wiadomo. Na przykład, że tak wiele typowych wskaźników internetowych jest …
14
Kiedy (jeśli w ogóle) podejście częstokroć jest istotnie lepsze od bayesowskiego?
Kontekst : Nie mam formalnego szkolenia w zakresie statystyki bayesowskiej (choć bardzo chcę dowiedzieć się więcej), ale wiem wystarczająco dużo - myślę - aby zrozumieć, dlaczego wielu uważa, że ​​są lepsi od statystyk częstych. Nawet studenci studiów wprowadzających (w naukach społecznych), które uczę, uważają podejście Bayesa za atrakcyjne - „Dlaczego …
8
Wygeneruj zmienną losową ze zdefiniowaną korelacją z istniejącą zmienną (zmiennymi)
Dla badań symulacyjnych mam do generowania zmiennych losowych, które wykazują prefined (populacji) korelację do istniejącej zmiennej .YYY I spojrzał w Ropakowaniach copula, a CDVinektóre mogą powodować przypadkowe wielowymiarowych rozkładów danej struktury zależności. Nie można jednak naprawić jednej z powstałych zmiennych do istniejącej zmiennej. Wszelkie pomysły i linki do istniejących funkcji …
11
Dlaczego powinienem być Bayesianinem, gdy mój model jest zły?
Edycje: Dodałem prosty przykład: wnioskowanie o średniej XiXjaX_i . Wyjaśniłem też nieco, dlaczego wiarygodne przedziały niepasujące do przedziałów ufności są złe. Ja, dość pobożny Bayesjan, jestem w trakcie pewnego rodzaju kryzysu wiary. Mój problem jest następujący. Załóżmy, że chcę przeanalizować niektóre dane IID XiXjaX_i . Chciałbym: najpierw zaproponuj model warunkowy: …
10
Czy istnieje jakakolwiek * matematyczna * podstawa dla debaty bayesowskiej i częstej?
W Wikipedii jest napisane, że: matematyka [prawdopodobieństwa] jest w dużej mierze niezależna od jakiejkolwiek interpretacji prawdopodobieństwa. Pytanie: Zatem jeśli chcemy być matematycznie poprawni, czy nie powinniśmy nie dopuścić do jakiejkolwiek interpretacji prawdopodobieństwa? Tj. Czy zarówno bayesowski, jak i częstościowy są matematycznie niepoprawne? Nie lubię filozofii, ale lubię matematykę i chcę …
6
Gdzie się podziała debata częstokrzyści z Bayesa?
Świat statystyki został podzielony między częstochroniarzy i Bayesianów. W dzisiejszych czasach wydaje się, że wszyscy robią trochę obu. Jak to może być? Jeśli różne podejścia są odpowiednie dla różnych problemów, dlaczego ojcowie założyciele statystyk tego nie widzieli? Alternatywnie, czy debatę wygrały Frequentists, a prawdziwi subiektywni Bayesianie przeszli na teorię decyzji?
10
Jakie są przykłady praktyk anachronicznych w statystyce?
Mam na myśli praktyki, które nadal utrzymują swoją obecność, mimo że problemy (zwykle obliczeniowe), z którymi zostały zaprojektowane, zostały w większości rozwiązane. Na przykład wymyślono korektę ciągłości Yatesa w celu przybliżenia dokładnego testu Fishera za pomocą testu , ale nie jest to już praktyczne, ponieważ oprogramowanie może teraz obsługiwać test …
3
Jak definiujemy „powtarzalne badania”?
Pojawiło się to teraz w kilku pytaniach i zastanawiałem się nad czymś. Czy pole jako całość przesunęło się w kierunku „odtwarzalności”, koncentrując się na dostępności oryginalnych danych i omawianego kodu? Zawsze uczono mnie, że istotą odtwarzalności niekoniecznie jest, jak już mówiłem, możliwość kliknięcia przycisku Uruchom i uzyskania takich samych wyników. …
4
Dlaczego niższe wartości p nie stanowią więcej dowodów przeciwko zeru? Argumenty z Johansson 2011
Johansson (2011) w „ Zdrowaś niemożliwe: wartości p, dowody i prawdopodobieństwo ” (tutaj również link do czasopisma ) stwierdza, że ​​niższe wartości są często uważane za silniejsze dowody przeciw zerowej wartości. Johansson sugeruje, że ludzie uznaliby dowody przeciwko wartości zerowej za silniejsze, gdyby ich test statystyczny dał wartość , niż …
3
Odrzucenie opartej na entropii paradoksu czasu Bayesa do tyłu Shaliziego?
W tym artykule utalentowany badacz Cosma Shalizi przekonuje, że aby w pełni zaakceptować subiektywny pogląd bayesowski, należy również zaakceptować niefizyczny wynik, że strzałka czasu (podana przez przepływ entropii) powinna faktycznie cofnąć się . Jest to głównie próba argumentacji przeciwko maksymalnemu entropii / w pełni subiektywnemu poglądowi Bayesa przedstawionemu i spopularyzowanemu …
5
Kiedy podejście Fishera do „zdobywaj więcej danych” ma sens?
Cytując świetną odpowiedź Gunga Podobno badacz zwrócił się kiedyś do Fishera z „nieistotnymi” wynikami, pytając go, co powinien zrobić, a Fisher powiedział „idź zdobyć więcej danych”. Z punktu widzenia Neymana-Pearsona jest to rażące hakowanie ppp , ale czy istnieje przypadek użycia, w którym podejście Fishera do pobierania większej ilości danych …
4
Jak rzutować nowy wektor na przestrzeń PCA?
Po przeprowadzeniu analizy głównego składnika (PCA) chcę rzutować nowy wektor na przestrzeń PCA (tzn. Znaleźć jego współrzędne w układzie współrzędnych PCA). Mam obliczony PCA w języku R użyciu prcomp. Teraz powinienem być w stanie pomnożyć mój wektor przez macierz obrotu PCA. Czy główne elementy tej macierzy powinny być ułożone w …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
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.