คำถามติดแท็ก fiducial

การแลกเปลี่ยนของ Joris และ Srikant ที่นี่ทำให้ฉันสงสัย (อีกครั้ง) ถ้าคำอธิบายภายในของฉันสำหรับความแตกต่างระหว่างช่วงความมั่นใจและช่วงเวลาที่น่าเชื่อถือนั้นเป็นสิ่งที่ถูกต้อง คุณจะอธิบายความแตกต่างอย่างไร

229 bayesian  confidence-interval  frequentist  credible-interval  fiducial 

หนึ่งในช่วงปลายมีส่วนร่วมของชาวประมง RA เป็นช่วงเวลาที่แม่นยำและการขัดแย้งจริยธรรมแม่นยำ อย่างไรก็ตามวิธีการนี้ไม่ได้รับความนิยมเท่านักโต้เถียงหรือ Bayesian อะไรคือข้อโต้แย้ง fiducial และทำไมไม่ได้รับการยอมรับ?

33 inference  philosophical  fiducial 

เมื่อฉัน Google สำหรับ "fisher" "fiducial" ... ฉันแน่ใจว่าจะได้รับความนิยมมาก แต่สิ่งที่ฉันติดตามทั้งหมดนั้นเกินกว่าความเข้าใจของฉัน เพลงฮิตทั้งหมดเหล่านี้ดูเหมือนจะมีสิ่งหนึ่งที่เหมือนกัน: พวกเขาทั้งหมดเขียนขึ้นสำหรับนักสถิติย้อมสีขนสัตว์ผู้คนแพร่หลายในทฤษฎีการปฏิบัติประวัติศาสตร์และตำนานของสถิติ (ดังนั้นไม่มีบัญชีเหล่านี้รบกวนจิตใจที่จะอธิบายหรือแสดงให้เห็นถึงสิ่งที่ฟิชเชอร์หมายถึง "ความไว้วางใจ" โดยไม่ต้องหันไปหามหาสมุทรของศัพท์แสงและ / หรือผ่านเจ้าชู้ไปบางคลาสสิกหรืออื่น ๆ ของวรรณกรรมสถิติคณิตศาสตร์) ฉันไม่ได้อยู่ในกลุ่มเป้าหมายที่เลือกซึ่งอาจเป็นประโยชน์ต่อสิ่งที่ฉันพบในเรื่องนี้และอาจอธิบายได้ว่าทำไมทุกคนที่ฉันพยายามเข้าใจว่า Fisher หมายถึง "fiducial" ชนกับกำแพงของ พูดไม่ชัดเข้าใจยาก ไม่มีใครรู้ว่ามีความพยายามที่จะอธิบายให้คนที่ไม่ใช่นักสถิติมืออาชีพที่ชาวฟิชเชอร์หมายถึง "ความไว้วางใจ" หรือไม่? ป.ล. ฉันรู้ว่าฟิชเชอร์เป็นเป้าหมายที่เคลื่อนไหวเมื่อมันมาถึงสิ่งที่เขาหมายถึงโดย "fiducial" แต่ฉันคิดว่าคำนี้ต้องมี "ความหมายคงที่" ซึ่งหมายความว่าไม่เช่นนั้นมันจะไม่ทำงาน (อย่างชัดเจน ทำ) เป็นคำศัพท์ที่เข้าใจโดยทั่วไปภายในฟิลด์

23 bayesian  inference  terminology  fiducial  ronald-fisher 

ฉบับย่อ: มีการแนะนำให้รู้จักกับงานเขียนของโรนัลด์ฟิชเชอร์(เอกสารและหนังสือ) เกี่ยวกับสถิติที่มุ่งเป้าไปที่ผู้ที่ไม่มีพื้นฐานด้านประวัติหรือไม่? ฉันกำลังคิดถึงบางสิ่งเช่น "ผู้อ่านฟิชเชอร์ที่มีคำอธิบายประกอบ" ซึ่งมีเป้าหมายที่ไม่ใช่นักสถิติ ฉันสะกดแรงจูงใจสำหรับคำถามนี้ที่ด้านล่าง แต่ได้รับการเตือนว่ามันยืดยาว (ฉันไม่รู้วิธีอธิบายให้กระชับมากขึ้น) และยิ่งกว่านั้นมันยังเป็นที่ถกเถียงกันมาก ดังนั้นโปรดข้ามส่วนที่เหลือของโพสต์นี้ถ้าคุณไม่คิดว่าคำถาม (ตามที่ระบุข้างต้น) สั้นเกินไปที่จะตอบโดยไม่ต้องชี้แจงเพิ่มเติม ฉันได้สอนตัวเองเกี่ยวกับพื้นฐานของหลาย ๆ พื้นที่ที่ผู้คนจำนวนมากจะพิจารณาเรื่องยาก (เช่นพีชคณิตเชิงเส้นพีชคณิตนามธรรมการวิเคราะห์ที่แท้จริงและซับซ้อนทอพอโลยีทั่วไปทฤษฎีการวัด ฯลฯ ) แต่ความพยายามทั้งหมดของฉันในการสอนสถิติตัวเองล้มเหลว . เหตุผลของเรื่องนี้ไม่ใช่ว่าฉันพบสถิติที่ยากในทางเทคนิค (หรือมากกว่านั้นนอกเหนือจากส่วนอื่น ๆ ที่ฉันพยายามหาทางผ่าน) แต่ฉันพบว่าสถิติของคนต่างด้าวอยู่เสมอถ้าไม่ใช่คนแปลกๆ พื้นที่อื่นที่ฉันเคยสอนตัวเอง ช้าฉันเริ่มสงสัยว่ารากของความแปลกประหลาดนี้ส่วนใหญ่เป็นเรื่องทางประวัติศาสตร์และในฐานะที่เป็นคนที่เรียนสาขานี้จากหนังสือและไม่ได้มาจากชุมชนของผู้ปฏิบัติงาน (เช่นกรณีถ้าฉันได้รับการฝึกฝนอย่างเป็นทางการในสถิติ ) ฉันจะไม่มีวันผ่านความรู้สึกแปลกแยกนี้จนกว่าฉันจะได้เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับประวัติของสถิติ ดังนั้นฉันได้อ่านหนังสือหลายเล่มเกี่ยวกับประวัติของสถิติและการทำเช่นนี้ในความเป็นจริงแล้วไปทาง looong ในการอธิบายสิ่งที่ฉันเห็นว่าเป็นความแปลกประหลาดของสนาม แต่ฉันมีวิธีที่จะไปในทิศทางนี้ยังคง หนึ่งในสิ่งที่ฉันได้เรียนรู้จากการอ่านของฉันในประวัติศาสตร์ของสถิติคือแหล่งที่มาของสิ่งที่ฉันเห็นว่าแปลกประหลาดในสถิติคือผู้ชายคนหนึ่งโรนัลด์ฟิชเชอร์ อันที่จริงคำพูดต่อไปนี้1 (ซึ่งฉันเพิ่งค้นพบเมื่อเร็ว ๆ นี้) เป็นพยัญชนะทั้งสองด้วยความตระหนักของฉันว่าโดยการเจาะลึกลงไปในประวัติศาสตร์บางอย่างฉันจะเริ่มทำความเข้าใจกับสาขานี้ จุดอ้างอิง: แนวคิดและทฤษฎีทางสถิติส่วนใหญ่สามารถอธิบายแยกต่างหากจากที่มาทางประวัติศาสตร์ของพวกเขา สิ่งนี้ไม่สามารถทำได้โดยไม่มีความลึกลับที่ไม่จำเป็นสำหรับกรณีของ "ความน่าจะเป็นแบบ fiducial" อันที่จริงฉันคิดว่าลางสังหรณ์ของฉันที่นี่แม้ว่าแน่นอน (แน่นอน) ไม่ได้ไม่มีมูลความจริงทั้งหมด ฟิชเชอร์ไม่เพียง …

11 references  history  fiducial  ronald-fisher 

สมมติว่าฉันมีตัวอย่างหนึ่งความถี่ของเหตุการณ์ที่เป็นไปได้ 4 เหตุการณ์: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 และฉันมีโอกาสที่จะเกิดเหตุการณ์ที่คาดหวัง: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 ด้วยผลรวมของความถี่ที่สังเกตได้จากเหตุการณ์ทั้งสี่ของฉัน (18) ฉันสามารถคำนวณความถี่ที่คาดหวังของเหตุการณ์ได้ใช่ไหม expectedE1 - 18 * 0.2 = 3.6 expectedE2 - 18 * 0.1 = 1.8 expectedE1 - 18 * 0.1 …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

"ปัญหา Behrens - Fisher: บทวิจารณ์" โดย Seock-Ho Kim และ Allen S. Cohen วารสารสถิติการศึกษาและพฤติกรรมเล่ม 23 หมายเลข 4 ฤดูหนาว 2541 หน้า 356–377 ฉันกำลังดูสิ่งนี้และมันบอกว่า: ฟิชเชอร์ (1935, 1939) เลือกสถิติ τ=δ- (x¯2-x¯1)s21/n1+s22/n2-----------√=เสื้อ2cosθ -เสื้อ1บาปθτ=δ-(x¯2-x¯1)s12/n1+s22/n2=เสื้อ2cos⁡θ-เสื้อ1บาป⁡θ \tau = \frac{\delta-(\bar x_2 - \bar x_1)}{\sqrt{s_1^2/n_1+s_2^2/n_2}} = t_2\cos\theta - t_1\sin\theta [ที่ เสื้อผมเสื้อผมt_i เป็นหนึ่งตัวอย่างปกติ เสื้อเสื้อt- สถิติสำหรับ i = 1 , 2ผม=1,2i=1,2] ที่ไหน …

9 distributions  parameterization  fiducial