Вопросы с тегом «bayesian»

Каселла и Бергер утверждают свойство инвариантности оценки ML следующим образом: Тем не менее, мне кажется, что они определяют «вероятность» совершенно случайным и бессмысленным образом:ηη\eta Если я применяю основные правила теории вероятностей к простому случаю, когда , я получаю следующее: L ( η | x ) = p ( x | …

9 self-study  bayesian  maximum-likelihood  frequentist  invariance 

Рассмотрим график ниже, на котором я смоделировал данные следующим образом. Мы смотрим на двоичный результат для которого истинная вероятность быть 1 указана черной линией. Функциональная связь между ковариатой и является полиномом 3-го порядка с логистической связью (поэтому она является нелинейной в двустороннем порядке).yobsyobsy_{obs}xxxp(yobs=1|x)p(yobs=1|x)p(y_{obs}=1 | x) Зеленая линия - это логистическая …

9 regression  logistic  bayesian  confidence-interval  credible-interval 

У меня есть набор данных с тремя переменными, где все переменные являются количественными. Давайте назовем это , и . Я подгоняю регрессионную модель в байесовской перспективе через MCMC сх 1 х 2yyyx1x1x_1x2x2x_2rjags Я сделал предварительный анализ, и график рассеяния подсказывает, что следует использовать квадратичный термин. Тогда я установил две моделиy×x2y×x2y\times …

9 bayesian  feature-selection  model-selection  model  credible-interval 

Примеры: у меня есть предложение в должностной инструкции: «Старший инженер Java в Великобритании». Я хочу использовать модель глубокого обучения, чтобы предсказать ее как 2 категории: English и IT jobs. Если я использую традиционную классификационную модель, она может предсказать только 1 метку с softmaxфункцией на последнем слое. Таким образом, я могу …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

Вопрос: Одно из распространенных заблуждений относительно р-значений заключается в том, что они представляют вероятность того, что нулевая гипотеза верна. Я знаю, что это не правильно, и я знаю, что p-значения представляют только вероятность найти образец столь же экстремальный, как этот, учитывая, что нулевая гипотеза верна. Однако, интуитивно, нужно уметь вывести …

9 hypothesis-testing  bayesian  p-value  frequentist 

Я читаю этот препринт и испытываю трудности с выводом уравнений для регрессии гауссовского процесса. Они используют настройки и обозначения Расмуссена и Уильямса . Таким образом, аддитивный, с нулевым средним, стационарный и нормально распределенный шум с дисперсией предполагается:σ2noiseσnoise2\sigma^2_{noise} y=f(x)+ϵ,ϵ∼N(0,σ2noise)y=f(x)+ϵ,ϵ∼N(0,σnoise2)y=f(\mathbf{x})+\epsilon, \quad \epsilon\sim N(0,\sigma^2_{noise}) Для предполагается предшествующий GP с нулевым средним , что …

9 regression  bayesian  gaussian-process 

Я пытаюсь реализовать модель гауссовой смеси со стохастическим вариационным выводом, следуя этой статье . Это программа гауссовой смеси. Согласно статье, полный алгоритм стохастического вариационного вывода: И я все еще очень запутался в методе масштабирования до GMM. Во-первых, я думал, что локальный вариационный параметр - это просто а все остальные - …

9 machine-learning  bayesian  clustering  gaussian-mixture  variational-bayes 

Байесовские статистики утверждают, что «Байесовская статистика может оценивать параметры, которые очень сложно оценить с помощью частых методов». Означает ли следующая цитата, взятая из этой документации SAS, то же самое? Он обеспечивает выводы, которые зависят от данных и являются точными, не полагаясь на асимптотическое приближение. Вывод малых выборок происходит так же, …

9 bayesian  inference  sas  frequentist 

Я читаю байесовскую онлайн-статью об обнаружении точек смены Адамса и Маккея ( ссылка ). Авторы начинают с написания предельного распределительного предсказания: гдеP(xt+1|x1:t)=∑rtP(xt+1|rt,x(r)t)P(rt|x1:t)(1)P(xt+1|x1:t)=∑rtP(xt+1|rt,xt(r))P(rt|x1:t)(1) P(x_{t+1} | \textbf{x}_{1:t}) = \sum_{r_t} P(x_{t+1} | r_t, \textbf{x}_t^{(r)}) P(r_t | \textbf{x}_{1:t}) \qquad \qquad (1) тxtxtx_t - наблюдение в момент времени ;ttt тx1:tx1:t\textbf{x}_{1:t} обозначает набор наблюдений до момента …

9 time-series  bayesian  inference  change-point 

Закрыто . Этот вопрос нуждается в деталях или ясности . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Добавьте детали и проясните проблему, отредактировав этот пост . Закрыто 3 года назад . Из того, что я прочитал, и из ответов на другие вопросы, которые я здесь задавал, …

9 bayesian  frequentist  philosophical 

В настоящее время я смотрю на статью о модели случайных эффектов процесса Дирихле, и спецификация модели выглядит следующим образом: где - параметр масштаба и является базовой мерой. Позже в статье предлагается интегрировать функцию по базовой мере например Базовая мера в процессе Дирихле - это cdf или pdf? Что произойдет, если …

9 bayesian  dirichlet-distribution  dirichlet-process  nonparametric-bayes  measure-theory 

Рассмотрим квадратичную потерю , с заранее заданным \ pi (\ theta), где \ pi (\ theta) \ sim U (0,1 / 2) . Пусть f (x | \ theta) = \ theta x ^ {\ theta-1} \ mathbb {I} _ {[0,1]} (x), \ theta> 0 вероятности. Найти оценку Байеса \ …

9 self-study  bayesian  estimation  hierarchical-bayesian  loss-functions 

Вопрос основан на статье под названием «Восстановление изображений в диффузной оптической томографии с использованием связанной излучательной транспортно-диффузионной модели». Ссылка на скачивание Авторы применяют EM-алгоритм с разреженности неизвестного вектора \ mu для оценки пикселей изображения. Модель даетсяl1l1l_1μμ\mu y=Aμ+e(1)(1)y=Aμ+ey=A\mu + e \tag{1} Оценка дана в уравнении (8) как μ^=argmaxlnp(y|μ)+γlnp(μ)(2)(2)μ^=arg⁡maxln⁡p(y|μ)+γln⁡p(μ)\hat{\mu} = \arg max …

9 self-study  bayesian  maximum-likelihood  expectation-maximization  moving-average 

Хотя мне нравится думать, что я хорошо понимаю концепцию предварительной информации в байесовском статистическом анализе и принятии решений, у меня часто возникают проблемы с нахождением головы вокруг ее применения. Я имею в виду пару ситуаций, которые иллюстрируют мою борьбу, и я чувствую, что они не были должным образом рассмотрены в …

9 bayesian  prior  rule-of-thumb  elicitation 

проблема Я хотел бы сделать некоторые выводы о системе, аналогичной смерти с неизвестным числом сторон. Матрица бросается несколько раз, после чего я хотел бы вывести распределение вероятностей по параметру, соответствующему количеству сторон, которые имеет матрица, θ. Интуиция Если после 40 бросков вы наблюдали 10 красных, 10 синих, 10 зеленых и …

9 r  probability  bayesian  jags