Вопросы с тегом «bayesian»

При выполнении байесовской линейной регрессии необходимо назначить априор для наклона и точки пересечения . Поскольку является параметром местоположения, имеет смысл назначить унифицированный априор; однако, мне кажется, что сродни параметру масштаба, и кажется неестественным назначать униформу до него.aaaббbббbaaa С другой стороны, не совсем правильно назначать обычный неинформативный арифметический арифметический априор ( …

10 regression  bayesian  uninformative-prior 

Предположим, что я пытаюсь повторно параметризовать функцию правдоподобия, которая экспоненциально распределена. Если моя первоначальная функция правдоподобия: p(y∣θ)=θe−θyp(y∣θ)=θe−θy p(y \mid \theta) = \theta e^{-\theta y} и я хотел бы повторно параметризовать его, используя , поскольку - это не случайная величина, а параметр, достаточно просто подключить плагин?ϕ=1θϕ=1θ\phi = \frac{1}{\theta}θθ\theta Я имею в …

10 regression  bayesian  mathematical-statistics 

Как bayesglm()(в пакете arm R), так и различные функции в пакете MCMCpack нацелены на байесовскую оценку обобщенных линейных моделей, но я не уверен, что они фактически вычисляют одно и то же. Функции MCMCpack используют цепочку Маркова Монте-Карло для получения (зависимой) выборки из задней точки соединения для параметров модели. bayesglm()с другой …

10 bayesian  generalized-linear-model 

Проблема Я хочу соответствовать модельным параметрам простой 2-гауссовой смеси населения. Учитывая всю шумиху вокруг байесовских методов, я хочу понять, является ли для этой проблемы байесовский вывод лучшим инструментом, чем традиционные методы подбора. Пока MCMC работает очень плохо в этом игрушечном примере, но, возможно, я просто что-то упустил. Итак, давайте посмотрим …

10 bayesian  gaussian-mixture  frequentist  pymc  method-comparison 

Я пытаюсь провести A / B-тестирование байесовским способом, как в вероятностном программировании для хакеров и байесовских A / B-тестов . В обеих статьях предполагается, что лицо, принимающее решение, решает, какой из вариантов лучше, основываясь исключительно на вероятности какого-либо критерия, например, , поэтому лучше. Эта вероятность не дает никакой информации о …

10 bayesian  beta-binomial 

Скажем, у меня есть следующая модель: Poisson(λ)∼{λ1λ2if t<τif t≥τPoisson(λ)∼{λ1if t<τλ2if t≥τ\text{Poisson}(\lambda) \sim \begin{cases} \lambda_1 & \text{if } t \lt \tau \\ \lambda_2 & \text{if } t \geq \tau \end{cases} И я делаю выводы из и \ lambda_2, показанных ниже, из моих данных. Есть ли байесовский способ сказать (или количественной оценку) …

10 distributions  bayesian  poisson-distribution 

Я относительно новичок в байесовской статистике и недавно использовал JAGS для построения иерархических байесовских моделей на разных наборах данных. Хотя я очень доволен результатами (по сравнению со стандартными моделями glm), мне нужно объяснить не статистикам, в чем отличие от стандартных статистических моделей. Особенно я хотел бы проиллюстрировать, почему и когда …

10 bayesian  hierarchical-bayesian 

В смешанной модели мы предполагаем, что случайные эффекты (параметры) являются случайными величинами, которые следуют нормальному распределению. Это выглядит очень похоже на байесовский метод, в котором все параметры предполагаются случайными. Так является ли модель случайных эффектов частным случаем байесовского метода?

10 bayesian  mixed-model 

При изучении выбора ковариации я однажды прочитал следующий пример. Что касается следующей модели: Его ковариационная матрица и обратная ковариационная матрица имеют следующий вид: Я не понимаю, почему независимость и определяется здесь обратной ковариацией?уИксxxYyy Какая математическая логика лежит в основе этих отношений? Кроме того, левый график на следующем рисунке, как утверждается, …

10 machine-learning  bayesian  conditional-probability  covariance  graphical-model 

Настройка проблемы Одной из первых игрушечных проблем, к которой я хотел применить PyMC, является непараметрическая кластеризация: с учетом некоторых данных смоделируйте их как гауссову смесь и узнайте количество кластеров, а также среднее значение и ковариацию каждого кластера. Большая часть того, что я знаю об этом методе, взята из видео-лекций Майкла …

10 bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes 

В R«предварительном весе» мы можем glmрегрессировать через параметр весов . Например: glm.D93 <- glm(counts ~ outcome + treatment, family = poisson(), weights=w) Как это можно сделать в JAGSили BUGSмодели? Я нашел некоторые документы, обсуждающие это, но ни один из них не дает пример. Меня интересуют в основном примеры Пуассона и …

10 bayesian  generalized-linear-model  jags  bugs  weighted-regression 

Для задачи байесовской логистической регрессии я создал апостериорное предиктивное распределение. Я выбираю из прогнозирующего распределения и получаю тысячи выборок (0,1) для каждого наблюдения, которое у меня есть. Визуализация пригодности менее интересна, например: На этом графике показаны 10 000 образцов + наблюдаемая исходная точка (слева можно разглядеть красную линию: да, это …

10 bayesian  data-visualization  classification  goodness-of-fit  binary-data 

Я пытаюсь построить модель, в которой ответ является пропорцией (фактически это доля голосов, которую партия получает в избирательных округах). Его распределение не является нормальным, поэтому я решил смоделировать его с помощью бета-версии. У меня также есть несколько предикторов. Однако я не знаю, как написать это в BUGS / JAGS / …

10 bayesian  jags  bugs  beta-regression  stan 

У меня есть вопрос относительно сравнения моделей с использованием байесовских факторов. Во многих случаях статистики заинтересованы в использовании байесовского подхода с неподходящими априорами (например, с некоторыми априорами Джеффриса и эталонными априорами). Мой вопрос заключается в том, что в тех случаях, когда апостериорное распределение параметров модели четко определено, допустимо ли сравнивать …

10 bayesian  model-selection  prior 

У меня довольно хороший практический опыт работы с выборками Метрополиса-Гастингса и Гиббса, но я хочу получить лучшее математическое понимание этих алгоритмов. Какие есть хорошие учебники или статьи, которые доказывают правильность этих сэмплеров (больше алгоритмов также было бы здорово)?

10 bayesian  references  mcmc