Вопросы с тегом «bayesian»

Можно ли назвать модель, в которой используется теорема Байеса, «байесовской моделью»? Боюсь, такое определение может быть слишком широким. Так что же такое байесовская модель?

34 machine-learning  bayesian 

Я понимаю, что такое апостериорное предиктивное распределение , и я читал о апостериорных прогностических проверках , хотя мне пока не ясно, что он делает. Что такое задняя предиктивная проверка? Почему некоторые авторы говорят, что выполнение апостериорных прогностических проверок "использует данные дважды" и не должно использоваться неправильно? (или даже что это …

33 bayesian  model-selection  posterior 

Я помогаю своим мальчикам, которые в настоящее время учатся в старших классах, разбираться в статистике, и я собираюсь начать с нескольких простых примеров, не забывая о проблесках теории. Моя цель состояла бы в том, чтобы дать им наиболее интуитивный, но в то же время инструментальный подход к изучению статистики с …

32 probability  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  teaching 

Существует ряд надежных оценок масштаба . Ярким примером является медианой абсолютное отклонение , которое относится к стандартному отклонению , как σ=MAD⋅1.4826σ=MAD⋅1.4826\sigma = \mathrm{MAD}\cdot1.4826 . В байесовской структуре существует ряд способов надежной оценки местоположения примерно нормального распределения (скажем, нормального, загрязненного выбросами), например, можно предположить, что данные распределены как при распределении, так …

32 r  bayesian  estimation  standard-deviation  robust 

Морей и др. (2015) утверждают, что доверительные интервалы вводят в заблуждение, и существует много предубеждений, связанных с их пониманием. Среди прочего, они описывают ошибку точности следующим образом: Ошибка точности Ширина доверительного интервала указывает на точность наших знаний о параметре. Узкие доверительные интервалы показывают точное знание, в то время как большие …

31 bayesian  confidence-interval  frequentist  precision 

В этой статье талантливый исследователь Косма Шализи утверждает, что для полного принятия субъективного байесовского взгляда необходимо также принять нефизический результат, согласно которому стрелка времени (заданная потоком энтропии) действительно должна идти назад . В основном это попытка спорить с максимальной энтропией / полностью субъективной байесовской точкой зрения, выдвинутой и популяризированной ET …

31 bayesian  entropy  maximum-entropy  philosophical 

Я очень плохо знаком с байесовской статистикой, и это может быть глупым вопросом. тем не менее: Рассмотрим вероятный интервал с априором, который определяет равномерное распределение. Например, от 0 до 1, где от 0 до 1 представляет полный диапазон возможных значений эффекта. В этом случае будет ли доверительный интервал 95% равным …

31 bayesian  confidence-interval  estimation  prior  credible-interval 

В этом посте Эндрю Гельмана есть следующий отрывок: Байесовские модели 50-летней давности кажутся безнадежно простыми (за исключением, конечно, простых задач), и я ожидаю, что сегодняшние байесовские модели будут казаться безнадежно простыми, спустя 50 лет. (Просто для простого примера: мы, вероятно, должны обычно использовать t вместо обычных ошибок практически везде, но …

30 distributions  bayesian  normal-distribution  model  robust 

Я объясню мою проблему на примере. Предположим, вы хотите предсказать доход человека с учетом некоторых атрибутов: {Возраст, Пол, Страна, Регион, Город}. У вас есть тренировочный набор данных, как так train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

Предположим, у нас есть случайная величина . Если был истинным параметром, функция правдоподобия должна быть максимизирована, а производная равна нулю. Это основной принцип оценки максимального правдоподобия.X∼f(x|θ)X∼f(x|θ)X \sim f(x|\theta)θ0θ0\theta_0 Насколько я понимаю, информация о Фишере определяется как я( θ ) = E [ ( ∂∂θе( X| θ) )2]I(θ)=E[(∂∂θf(X|θ))2]I(\theta) = \Bbb E …

29 bayesian  maximum-likelihood  likelihood  intuition  fisher-information 

Я имел дело с наивным байесовским классификатором раньше. В последнее время я читаю о многокомном наивном байесовском . Также Задняя Вероятность = (Приоритет * Вероятность) / (Доказательства) . Единственное главное отличие (при программировании этих классификаторов), которое я обнаружил между наивным байесовским и многочленным наивным байесовским, состоит в том, что Наивный …

29 bayesian  classification  text-mining  naive-bayes 

Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто в прошлом году . Мне кажется, что только два пакета R способны выполнять скрытое выделение Дирихле : Один из них lda, автор Джонатан Чанг; …

29 r  bayesian  text-mining  topic-models  latent-dirichlet-alloc 

Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто 2 года назад . Я использую каретку, чтобы запустить перекрестный проверенный случайный лес по набору данных. Переменная Y является фактором. В моем наборе данных …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

Статистика.com опубликовала проблему недели: уровень мошенничества со страхованием жилья составляет 10% (одна из десяти претензий является мошеннической). Консультант предложил систему машинного обучения, чтобы рассмотреть претензии и классифицировать их как мошенничество или отсутствие мошенничества. Система на 90% эффективна в обнаружении мошеннических претензий, но только на 80% эффективна для правильной классификации претензий, …

28 probability  bayesian  puzzle 

В чем разница между байесовской сетью и марковским процессом? Я полагал, что понял принципы обоих, но теперь, когда мне нужно сравнить два, я чувствую себя потерянным Они значат почти то же самое для меня. Конечно, нет. Ссылки на другие ресурсы также приветствуются.

28 bayesian  references  modeling  markov-process  bayesian-network