Вопросы с тегом «bayesian»

В настоящее время я изучаю иерархические байесовские модели, используя JAGS из R, а также pymc, используя Python ( «Байесовские методы для хакеров» ). Я могу получить некоторую интуицию из этого поста : «в итоге вы получите кучу чисел, которые выглядят так, словно« вам каким-то образом удалось взять независимые сэмплы из …

9 bayesian  mcmc  expectation-maximization 

В филогенетике филогенетические деревья часто строятся с использованием MLE или байесовского анализа. Часто в байесовской оценке используется плоский априор. Насколько я понимаю, байесовская оценка - это оценка вероятности, которая включает в себя предварительную оценку. Мой вопрос: если вы используете фиксированную априорность, отличается ли она от простого анализа вероятности?

9 bayesian  confidence-interval  maximum-likelihood  likelihood  phylogeny 

Как вы рассчитываете соответствующий априор, если у вас есть ошибка измерения прибора? Этот абзац взят из книги Кресси «Статистика пространственно-временных данных»: Часто бывает так, что имеется некоторая предварительная информация, касающаяся дисперсии ошибки измерения, что позволяет указать довольно информативную модель параметров. Например, если мы предполагаем условно независимые ошибки измерения, например, , …

9 bayesian  standard-error  error  prior  measurement-error 

Я читаю «Причинность» Иудеи Перл (второе издание 2009 года), а в разделе 1.1.5 «Условная независимость и графоиды» он заявляет: Ниже приведен (частичный) список свойств, удовлетворяемых условным условием независимости (X_ || _Y | Z). Симметрия: (X_ || _ Y | Z) ==> (Y_ || _X | Z). Разложение: (X_ || _ …

9 self-study  bayesian 

Я работаю с примерами из анализа Крушке « Байесовский анализ данных» , в частности, с использованием экспоненциального ANOVA Пуассона в гл. 22, который он представляет в качестве альтернативы частым тестам хи-квадрат независимости для таблиц непредвиденных обстоятельств. Я вижу, как мы получаем информацию о взаимодействиях, которые происходят более или менее часто, …

9 r  bayesian  effect-size  contingency-tables 

Я прохожу курс «Введение в Байес» и испытываю некоторые затруднения с пониманием предиктивного распределения. Я понимаю, почему они полезны, и я знаком с определением, но есть некоторые вещи, которые я не совсем понимаю. 1) Как получить правильное предсказательное распределение для вектора новых наблюдений Предположим, что мы построили модель выборки p(yi|θ)p(yi|θ)p(y_i …

9 bayesian  prediction 

С математической точки зрения теорема Байеса имеет для меня совершенный смысл (т.е. вывод и доказательство), но я не знаю, есть ли хороший геометрический или графический аргумент, который можно показать для объяснения теоремы Байеса. Я попытался найти что-нибудь на Google, и на удивление не смог ничего найти.

9 bayesian  bayes  geometry 

Я изучаю различные методы оценки по точкам и читаю, что при использовании оценок MAP и ML, когда мы используем «единообразный априор», оценки идентичны. Может ли кто-нибудь объяснить, что такое «равномерный» априор, и привести несколько (простых) примеров, когда оценки MAP и ML будут одинаковыми?

9 machine-learning  probability  bayesian  estimation  maximum-likelihood 

Скажем, я выполняю анализ, глядя на определенную меру здоровья. Меня интересует разница в этой мере между пациентами и контрольной группой, а также в том, отличается ли эта разница от нуля. В прошлом проводились исследования, в которых рассматривался мой вопрос об одном и том же вопросе о здоровье и измерении состояния …

9 bayesian  meta-analysis  case-control-study 

Я хотел бы обдумать эту тему, но учиться на официальных документах и ​​руководствах сложно, потому что есть много пробелов, которые обычно заполняются в учебниках. Если это важно, у меня достаточно сильные математические знания, как и у доктора наук. в прикладной математике (точнее, CFD).

9 bayesian  nonparametric  references  nonparametric-bayes 

В основном это фон, пропустите до конца, если вы уже достаточно знаете о технологических смесях Дирихле . Предположу , я моделирование некоторых данных как поступающие из смеси процессов Дирихля, т.е. пусть и зависимость от F Предположит Y я я я д ~ ∫ F ( у | & thetas ) …

9 bayesian  nonparametric-bayes 

Есть ли в stan (в частности, rstan) встроенные средства для генерации прогнозирующих апостериорных распределений? Нетрудно сгенерировать распределение из соответствия stan, но я бы не стал изобретать велосипед.

9 bayesian  posterior  stan 

Хорошо известно, что по мере того, как у вас появляется больше доказательств (скажем, в виде большего для iid примеров), байесовский априор «забывается», и на большинство выводов влияют доказательства (или вероятность).нNNnNNn Это легко увидеть для различных конкретных случаев (например, Бернулли с бета-версией или других примеров), но есть ли способ увидеть это …

9 bayesian  prior 

Мне интересно, есть ли какие-либо стандартные распределения на подмножествах целых чисел . Эквивалентно, мы могли бы выразить это как распределение по вектору длины двоичных результатов, например, если то соответствует вектору .{1,2,...,J}{1,2,...,J}\{1, 2, ..., J\}JJJJ=5J=5J = 5{1,3,5}{1,3,5}\{1, 3, 5\}(1,0,1,0,1)(1,0,1,0,1)(1, 0, 1, 0, 1) В идеале я ищу некое распределение , происходящее …

9 bayesian  discrete-data 

Следующие прививки взяты из этой статьи . Я новичок в начальной загрузке и пытаюсь реализовать параметрическую, полупараметрическую и непараметрическую загрузку начальной загрузки для линейной смешанной модели с R bootпакетом. Код R Вот мой Rкод: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) fixef(fm1Cult) …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography