Esta pregunta surgió en clase: si usamos valores p para evaluar hipótesis en un experimento, ¿qué parte del Principio de Probabilidad no estamos obedeciendo: Suficiencia o Condicionalidad ? Mi intuición sería decir Suficiencia , ya que calcular un valor p se basa en resultados no observados de un...
Parte de una serie de intentos de entender Bayesiano vs Frecuente: 1 2 3 4 5 6 7 Creo que obtengo la diferencia de cómo los bayesianos y los frecuentistas abordan la elección entre hipótesis , pero no estoy muy seguro de si eso o cómo se supone que me explique cómo ven la probabilidad. Por lo que...
A veces suponemos que los regresores son fijos, es decir, no son estocásticos. Creo que eso significa que todos nuestros predictores, estimaciones de parámetros, etc. son incondicionales, ¿verdad? ¿Podría incluso ir tan lejos que ya no son variables aleatorias? Si, por otro lado, aceptamos que la...
No soy un experto en estadística, pero considero que hay desacuerdo sobre si una interpretación "frecuenta" o "bayesiana" de la probabilidad es la "correcta". De Wagenmakers et. al p. 183: Considere una distribución uniforme con media y ancho . Dibuje dos valores al azar de esta distribución,...
Esta es más una pregunta filosófica, pero desde un punto de vista puramente bayesiano, ¿cómo se forma realmente el conocimiento previo? Si necesitamos información previa para llevar a cabo inferencias válidas, entonces parece haber un problema si tenemos que recurrir a la experiencia pasada para...
Por lo general, se dice que los antecedentes de las estadísticas bayesianas pueden considerarse factores de regularización, ya que penalizan las soluciones donde los lugares anteriores tienen una baja densidad de probabilidad. Entonces, dado este modelo simple cuyos parámetros MLE son: a r gm...