Вопросы с тегом «bayesian»

Байесовская книга Крушке гласит, что использование бета-дистрибутива для подбрасывания монеты Например, если у нас нет никаких предварительных знаний, кроме знания о том, что у монеты есть сторона головы и сторона хвоста, это равносильно тому, что ранее наблюдались одна голова и один хвост, что соответствует a = 1 и b = …

12 probability  bayesian  beta-distribution 

То есть, для проведения последовательного анализа (вы не знаете заранее, сколько именно данных вы будете собирать) с помощью часто используемых методов требуется особая осторожность; Вы не можете просто собирать данные, пока значение p не станет достаточно маленьким или доверительный интервал не станет достаточно коротким. Но при проведении байесовского анализа это …

12 bayesian  inference  philosophical  sequential-analysis 

Я читаю о предыдущих распределениях и вычислял Джеффриса для выборки нормально распределенных случайных величин с неизвестным средним и неизвестной дисперсией. Согласно моим расчетам, для Джеффриса справедливо следующее: Здесь - информационная матрица Фишера.яp ( μ , σ2) = dэ т ( я)-----√= де т ( 1 / σ2001 / ( 2 …

12 bayesian  normal-distribution  prior  jeffreys-prior 

Каковы определения полусопряженных априорных и условно сопряженных априорных значений ? Я нашел их в Байесовском анализе данных Гельмана , но не смог найти их определения.

12 bayesian 

Я хотел лучше понять точный критерий Фишера, поэтому я разработал следующий пример игрушки, где f и m соответствуют мужской и женской части, а n и y соответствуют «потреблению соды», например: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Очевидно, это резкое упрощение, но я не хотел, чтобы контекст …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

Это больше вопрос истории науки, но я надеюсь, что он здесь по теме. Я читал, что Томасу Байесу удалось обнаружить теорему Байеса только для частного случая равномерного априора, и даже тогда он, очевидно, боролся с ней. Учитывая, насколько тривиальна общая теорема Байеса в современной трактовке, почему она представляла проблему для …

12 bayesian  bayes  history 

В теореме Байеса , а из книги, которую я читаю, называется вероятность , но я предполагаю , что это всего лишь условная вероятность от дается , не так ли? p(x|y)p(y|x)=p(x|y)p(y)p(x)п(Y|Икс)знак равноп(Икс|Y)п(Y)п(Икс)p(y|x) = \frac{p(x|y)p(y)}{p(x)}p(x|y)п(Икс|Y)p(x|y)уxИксxyYy Оценка максимального правдоподобия пытается максимизировать , верно? Если это так, я сильно запутался, потому что обе случайные …

12 bayesian  maximum-likelihood 

Я хотел бы понять, что делает следующий код. Человек, который написал код, больше не работает здесь, и он почти полностью без документов. Меня попросили исследовать это кто-то, кто думает, что это "модель байесовской логистической регрессии " bglm <- function(Y,X) { # Y is a vector of binary responses # X …

12 r  logistic  bayesian  generalized-linear-model 

Я наткнулся на очень хороший текст о Bayes / MCMC. ИТ-специалисты предполагают, что стандартизация ваших независимых переменных сделает алгоритм MCMC (Metropolis) более эффективным, но также может снизить (мульти) коллинеарность. Это может быть правдой? Это то, что я должен делать как стандарт . (Извините). Крушке 2011, Анализ байесовских данных. (AP) редактировать: …

12 bayesian  mcmc  multicollinearity  standardization 

Это моя первая попытка того, чтобы кто-то из лагеря для частых людей сделал анализ байесовских данных. Я прочитал несколько учебников и несколько глав из Байесовского анализа данных А. Гельмана. В качестве первого более или менее независимого примера анализа данных я выбрал время ожидания поезда. Я спросил себя: каково распределение времени …

12 bayesian  pymc 

Я включил подход Байесовского модельного усреднения (BMA) в свои исследования и скоро представлю мои работы коллегам. Однако BMA на самом деле не так хорошо известен в моей области, поэтому, представив им всю теорию и прежде чем применить ее к моей проблеме, я хочу привести простой, но поучительный пример того, почему …

12 bayesian  data-visualization 

Я пытаюсь понять Байесовский фактор (BF). Я считаю, что они как отношение правдоподобия 2 гипотез. Таким образом, если BF равен 5, это означает, что H1 в 5 раз чаще, чем H0. И значение 3-10 указывает на умеренные доказательства, в то время как> 10 указывает на убедительные доказательства. Тем не менее, …

11 hypothesis-testing  bayesian  p-value  bayes-factors 

У меня есть функция правдоподобия Л (д| θ)L(d|θ)\mathcal{L}(d | \theta) для вероятности моих данных учетом некоторых параметров модели , которые я хотел бы оценить. Принимая плоские априорные значения параметров, вероятность пропорциональна апостериорной вероятности. Я использую метод MCMC для выборки этой вероятности.dddθ ∈ RNθ∈рN\theta \in \mathbf{R}^N Глядя на полученную сходящуюся цепочку, …

11 bayesian  maximum-likelihood  optimization  inference  mcmc 

Справочная информация : У меня есть доктор философии по социальной психологии, где теоретическая статистика и математика были едва освещены в моей количественной курсовой работе. В старших классах и в аспирантуре меня учили (как и многие из вас, возможно, и в социальных науках), вероятно, через «классическую» систему учащегося. Теперь, я тоже …

11 probability  bayesian  simulation  monte-carlo  frequentist 

Если Uniform и Bin , то апостериорное среднее для задается как .р ∼п~p \sim( 0 , 1 )(0,1)(0,1)Икс~Икс~X \sim( н , р )(N,п)(n, p)ппpИкс+ 1n + 2Икс+1N+2\frac{X+1}{n+2} Есть ли общее название для этой оценки? Я обнаружил, что это решает множество проблем людей, и я хотел бы иметь возможность указывать людям …

11 bayesian  terminology  laplace-smoothing