Вопросы с тегом «bayesian»

Я слышал об эмпирической вероятности Оуэна, но до недавнего времени не обращал на это внимания, пока не наткнулся на интересную статью ( Mengersen et al. 2012 ). В моих попытках понять это я выяснил, что вероятность наблюдаемых данных представляется в виде L = ∏япя= ∏яп( Xя= х ) = ∏яп( …

28 bayesian  maximum-likelihood  nonparametric  likelihood  empirical-likelihood 

Я только что наткнулся на эту статью , в которой описывается, как вычислить повторяемость (или надежность, или внутриклассовую корреляцию) измерения с помощью моделирования смешанных эффектов. Код R будет: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

Какой метод проверки сходимости вы предпочитаете при использовании цепочки Маркова Монте-Карло для байесовского вывода и почему?

28 bayesian  mcmc 

В байесовской статистике часто упоминается, что апостериорное распределение трудноразрешимо, и поэтому необходимо применять приблизительный вывод. Какие факторы вызывают эту неразрешимость?

28 bayesian  approximation  inference 

Рассмотрим ранее Джеффриса, где , где - информация Фишера.p(θ)∝|i(θ)|−−−−√p(θ)∝|i(θ)|p(\theta) \propto \sqrt{|i(\theta)|}iii Я продолжаю видеть, что этот априор упоминается как неинформативный априор, но я никогда не видел аргумента, почему он неинформативен. В конце концов, это не постоянный априор, поэтому должен быть какой-то другой аргумент. Я понимаю, что это не зависит от …

27 bayesian  prior 

Это вопрос о терминологии. Является ли «неопределенный априор» таким же, как неинформативный априор, или есть какая-то разница между ними? У меня сложилось впечатление, что они одинаковы (глядя нечетко и неинформативно), но я не уверен.

27 bayesian  prior  terminology 

В ряде ссылок я читал, что оценка Лассо для вектора параметра регрессии эквивалентна апостериорной моде в которой предыдущее распределение для каждого является двойным экспоненциальным распределением (также известным как распределение Лапласа).BBBBBBBiBiB_i Я пытался доказать это, кто-то может конкретизировать детали?

27 regression  bayesian  lasso  prior  regularization 

Я довольно новичок в байесовской статистике, и я наткнулся на исправленную меру корреляции SparCC , которая использует процесс Дирихле в бэкэнде своего алгоритма. Я пытался пройтись по алгоритму шаг за шагом, чтобы действительно понять, что происходит, но я не уверен, что именно делает alphaпараметр вектора в распределении Дирихле и как …

26 distributions  bayesian  dirichlet-distribution 

Предпосылки и эмпирический пример У меня есть два исследования; Я провел эксперимент (исследование 1), а затем повторил его (исследование 2). В исследовании 1 я обнаружил взаимодействие между двумя переменными; в исследовании 2 это взаимодействие было в том же направлении, но не значительным. Вот краткое изложение модели исследования 1: Coefficients: Estimate …

26 bayesian 

Я где-то читал, что вариационный метод Байеса является обобщением алгоритма EM. Действительно, итерационные части алгоритмов очень похожи. Чтобы проверить, является ли алгоритм EM специальной версией Вариационного Байеса, я попробовал следующее: YYY - данные, - коллекция скрытых переменных, а - параметры. В вариационном байесовском преобразовании мы можем сделать такое приближение, что …

26 bayesian  expectation-maximization  variational-bayes 

У меня есть простой вопрос относительно «условной вероятности» и «вероятности». (Я уже рассмотрел этот вопрос здесь, но безрезультатно.) Это начинается со страницы Википедии о вероятности . Они говорят это: Вероятность набора значений параметров, & θθ\theta , учитывая исходы xxx , равна вероятности наблюдаемых результатов этих данных тех значения параметров, то …

26 probability  bayesian  conditional-probability  likelihood  definition 

Выполняя байесовский вывод, мы действуем путем максимизации нашей функции правдоподобия в сочетании с имеющимися у нас априорами в отношении параметров. Поскольку логарифмическая правдоподобность более удобна, мы эффективно максимизируем используя MCMC или другим способом, который генерирует апостериорные распределения (используя pdf для каждый параметр предшествует и вероятность каждой точки данных).∑ln(prior)+∑ln(likelihood)∑ln⁡(prior)+∑ln⁡(likelihood)\sum \ln (\text{prior}) …

26 bayesian  prior 

Допустим, у меня есть три независимых источника, и каждый из них делает прогнозы погоды на завтра. Первый говорит, что вероятность дождя завтра равна 0, затем второй говорит, что вероятность равна 1, и, наконец, последний говорит, что вероятность составляет 50%. Я хотел бы знать общую вероятность, учитывая эту информацию. Если применить …

26 probability  bayesian  pooling  model-averaging  forecast-combination 

Я новичок в машинном обучении и пытаюсь научиться этому сам. Недавно я читал некоторые конспекты лекций и у меня возник основной вопрос. Слайд 13 говорит, что «Оценка по методу наименьших квадратов такая же, как и оценка максимального правдоподобия по гауссовой модели». Кажется, это что-то простое, но я не могу этого …

26 regression  bayesian  least-squares 

Правда ли, что байесовские методы не подходят больше? (Я видел некоторые документы и учебные пособия, делающие это утверждение) Например, если мы применяем гауссовский процесс к MNIST (классификация рукописных цифр), но показываем только одну выборку, будет ли он возвращаться к предыдущему распределению для любых входных данных, отличных от этой одной выборки, …

25 bayesian  nonparametric  gaussian-process  overfitting  misspecification