Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Bayesian hypothesis testing" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Investigation of half-normal model using informative priors under Bayesian structure
Autorzy:
Khawar Kiani, Sania
Aslam, Muhammad
Bhatti, M. Ishaq
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/18105212.pdf
Data publikacji:
2023-09-08
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
informative prior
squared root inverted gamma distribution (SRIG)
Bayesian hypothesis testing
loss functions
Opis:
This paper considers properties of half-normal distribution using informative priors under the Bayesian criterion. It employs the squared root inverted gamma, Chi-square and Rayleigh distributions as the prior distribution to construct the Posterior distributions of the respective distributional parameters. Hyperparameters are elicited via prior predictive distribution. The properties of posterior distribution are studied, and their graphs are presented using a real data set. A comprehensive simulation scheme is conducted using informative priors. Bayes estimates are obtained using the loss functions (squared error loss function, modified loss function, quadratic loss function and Degroot loss function). Statistical inferences interval estimates and Bayesian hypothesis testing are presented to demonstrate the usefulness of the study.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2023, 24, 4; 19-36
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Identification of the change-point of a distribution in a sequence of random variables
Autorzy:
Schulze, U.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/748634.pdf
Data publikacji:
1986
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Matematyczne
Tematy:
Research exposition
Bayesian problems
Hypothesis testing
Point estimation
Opis:
Artykuł nie zawiera streszczenia
The article contains no abstract
Źródło:
Mathematica Applicanda; 1986, 14, 28
1730-2668
2299-4009
Pojawia się w:
Mathematica Applicanda
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Istotność statystyczna w czasach big data
Statistical significance in the era of big data
Autorzy:
Szreder, Mirosław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/962757.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
wnioskowanie statystyczne
testowanie hipotez
istotność staty-styczna
wskaźnik p-value
big data
podejście bayesowskie
statistical inference
hypothesis testing
statistical significance
p-value
big
data
bayesian approach
Opis:
Rozwój nowych technologii wpływa zarówno na realizację badań statystycznych, jak i na postrzeganie ich wyników w świetle innych źródeł informacji. W tym kontekście powraca w środowisku naukowym temat roli testowania hipotez statystycznych oraz interpretowania i przedstawiania jego wyników, w tym stosowania kategorii istotności statystycznej oraz wskaźnika p-value. Inspiracją do powstania tego opracowania stała się fala dyskusji wokół tego zagadnienia toczących się na forum czasopism „Nature” i „The American Statistician” na początku 2019 r. Celem artykułu jest ukazanie szans i zagrożeń, jakie big data stwarza dla weryfikacji hipotez i wnioskowania statystycznego, zarówno w ujęciu klasycznym, jak i w podejściu bayesowskim. Autor uzasadnia konieczność zaniechania zbyt daleko posuniętych uproszczeń w realizacji procesu wnioskowania statystycznego oraz prezentowaniu wyników weryfikacji hipotez. Chodzi zarówno o postulat uwzględnienia jakości danych próbkowych, zwłaszcza typu big data, jak i o podawanie pełnej informacji o modelu statystycznym, na podstawie którego przeprowadza się wnioskowanie.
The development of new technologies has affected both the procedures of traditional statistical surveys and the perception of their results in the light of other available sources of information. In this connection, the role of the verification of statistical hypotheses and of the interpretation and presentation of its results, including the use of statistical significance and p-value, has recently returned as a frequent topic for discussion among the scientific community. The author was inspired to write this paper by a wave of discussion regarding this matter held at the beginning of 2019 in the Nature and The American Statistician journals. The aim of the paper is to present the opportunities provided and challenges posed by the use of big data to the hypothesis verification process and to statistical inference, both in the traditional and Bayesian approaches. The author explains the necessity of discontinuing adopting excessive simplifications while performing statistical inference and presenting the results of the verification of hypotheses. This involves both the postulate to pay greater attention to the quality of sampling data, especially in the case of data originating from big data sets, as well as the postulate to provide full information about the statistical model on the basis of which the inference is being performed.
Źródło:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2019, 64, 11; 42-57
0043-518X
Pojawia się w:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies