Я собираюсь принять ваши вопросы по порядку:
Вопрос в том, кто сегодня байесовский?
Любой, кто выполняет анализ байесовских данных и идентифицирует себя как «байесовский». Также как программист - это тот, кто программирует и идентифицирует себя как «программист». Небольшое отличие состоит в том, что по историческим причинам байесовский язык имеет идеологические коннотации из-за часто горячего спора между сторонниками «частых» интерпретаций вероятности и сторонниками «байесовских» интерпретаций вероятности.
Являются ли они некоторыми академическими учреждениями, где вы знаете, что если вы пойдете туда, вы станете байесовским?
Нет, как и в других разделах статистики, вам нужна хорошая книга (и, возможно, хороший учитель).
Если это так, они специально ищут?
Байесовский анализ данных является очень полезным инструментом при проведении статистического моделирования, которое, как мне кажется, является довольно востребованным навыком (даже если компании, возможно, специально не ищут "байесовских").
Имеем ли мы в виду лишь нескольких уважаемых статистиков и математиков, и если да, то кто они?
Есть много уважаемых статистикам , что я считаю , что называть себя Bayesians , но это не в Bayesians.
Существуют ли они как таковые, эти чистые «байесовцы»?
Это немного похоже на вопрос "существуют ли эти чистые программисты"? Существует забавная статья под названием « 46656 разновидностей байесовцев» , и среди «байесовцев» есть веский аргумент в отношении многих основополагающих вопросов. Также как программисты могут спорить о достоинствах различных методов программирования. (Кстати, программа для программистов на Хаскеле).
Они с радостью примут ярлык?
Некоторые делают, некоторые нет. Когда я обнаружил байесовский анализ данных, я подумал, что это лучший результат с нарезанного хлеба (я до сих пор знаю), и я был счастлив назвать себя «байесовским» (не в последнюю очередь, чтобы раздражать людей с p-значением в моем отделе). В настоящее время мне не нравится этот термин, я думаю, что он может оттолкнуть людей, потому что анализ байесовских данных звучит как некий культ, а не полезный метод в вашем наборе статистических инструментов.
Это всегда лестное различие?
Нет! Насколько я знаю, термин "байесовский" был введен известным статистиком Фишером как уничижительный термин. До этого это называлось «обратная вероятность» или просто «вероятность».
Являются ли они математиками с особыми слайдами на собраниях, лишенными каких-либо значений p и доверительных интервалов, легко обнаруживаемыми в брошюре?
Ну, в байесовской статистике есть конференции, и я не думаю, что они включают столько р-значений. Будете ли вы находить своеобразные слайды, будет зависеть от вашего фона ...
Сколько нишу занимает «байесовский»? Имеем ли мы в виду меньшинство статистиков?
Я все еще думаю, что меньшинство статистиков имеют дело с байесовской статистикой, но я также думаю, что эта доля растет.
Или текущий байесовский приравнивается к приложениям машинного обучения?
Нет, но байесовские модели часто используются в машинном обучении. Вот отличная книга по машинному обучению, которая представляет машинное обучение с байесовской / вероятностной точки зрения: http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/MLbook/
Надеюсь, что ответил на большинство вопросов :)
Обновить:
[C] Не могли бы вы добавить список конкретных методов или предпосылок, которые отличают байесовскую статистику?
Что различать Байес статистики является использованием байесовской модели :) Вот моя спина на то , что байесовский модель является :
Байесовская модель - это статистическая модель, в которой вы используете вероятность для представления всей неопределенности в модели, как неопределенности в отношении выходных данных, так и неопределенности в отношении входных данных (или параметров) для модели. За этим следует вся предшествующая / апостериорная / теорема Байеса, но, по моему мнению, использование вероятности для всего является тем, что делает его байесовским (и действительно, лучшим словом, возможно, будет просто что-то вроде вероятностной модели).
Теперь байесовские модели могут быть сложными для подгонки , и для этого используется множество различных вычислительных технологий. Но эти методы сами по себе не являются байесовскими . Чтобы назвать некоторые вычислительные методы:
- Марковская цепь Монте-Карло
- Метрополис-Гастингс
- Выборка Гиббса
- Гамильтониан монте карло
- Вариационный байесовский
- Приближенное байесовское вычисление
- Частичные фильтры
- Аппроксимация Лапласа
- И так далее...
Кто был известный статистик, который ввел термин «байесовский» как уничижительный?
Это был якобы Рональд Фишер. Бумага Когда байесовский вывод стал «байесовским»? дает историю термина "байесовский".