Вопросы с тегом «bayesian»

Если априор и вероятность сильно отличаются друг от друга, то иногда возникает ситуация, когда апостериор не похож ни на один из них. Посмотрите, например, эту картинку, которая использует нормальные распределения. Хотя это математически правильно, это, похоже, не соответствует моей интуиции - если данные не соответствуют моим убеждениям или данным, я …

21 bayesian  prior  posterior  likelihood 

Некоторые дистрибутивы имеют сопряженные приоры, а некоторые нет. Это различие просто случайность? То есть вы занимаетесь математикой, и она работает так или иначе, но на самом деле она не говорит вам ничего важного о распределении, кроме самого факта? Или наличие или отсутствие сопряженного априора отражает более глубокое свойство распределения? Распространяются …

21 bayesian  mathematical-statistics  conjugate-prior 

Когда я кодирую симуляцию Монте-Карло для какой-то проблемы, и модель достаточно проста, я использую очень простую выборку из учебника Гиббса. Когда невозможно использовать выборку Гиббса, я пишу учебник «Метрополис-Гастингс», который я выучил много лет назад. Единственная мысль, которую я ему даю, - это выбор прыгающего распределения или его параметров. Я …

21 bayesian  mcmc  gibbs  metropolis-hastings 

Недавно я приступил к подгонке регрессионно-смешанных моделей в байесовской структуре, используя алгоритм MCMC (функция MCMCglmm в R на самом деле). Я полагаю, что я понял, как диагностировать сходимость процесса оценки (след, график Гьюке, автокорреляция, апостериорное распределение ...). Одна из вещей, которая поражает меня в байесовской структуре, - это то, что …

21 r  bayesian  mixed-model  mcmc  residuals 

Мне интересно узнать больше о непараметрических байесовских (и связанных с ними) методах. Я имею опыт работы в области компьютерных наук, и хотя я никогда не проходил курсы по теории меры или теории вероятностей, у меня было ограниченное количество формальных занятий по вероятности и статистике. Кто-нибудь может порекомендовать читаемое введение в …

21 probability  bayesian  references  theory 

Мне нужно реализовать программу, которая будет классифицировать записи на 2 категории (истина / ложь) на основе некоторых обучающих данных, и мне было интересно, какой алгоритм / методология мне следует рассмотреть. Кажется, из них есть из чего выбирать - искусственная нейронная сеть, генетический алгоритм, машинное обучение, байесовская оптимизация и т. Д. …

21 machine-learning  bayesian  optimization  genetic-algorithms 

Я использовал логарифмические нормальные распределения в качестве предыдущих распределений для параметров масштаба (для нормальных распределений, t-распределений и т. Д.), Когда у меня есть приблизительное представление о том, каким должен быть масштаб, но я хочу ошибиться, говоря, что я не знаю много об этом. Я использую это, потому что это использование …

21 distributions  bayesian  modeling  prior  maximum-entropy 

С помощью пакетов Stan и frontend, rstanarmили brmsя могу легко анализировать данные байесовским способом, как я делал раньше со смешанными моделями, такими как lme. Хотя у меня на столе лежит большая часть книг и статей Крушке-Гельмана-Вагенмейкера и т. Д., Они не говорят мне, как суммировать результаты для медицинской аудитории, разрываясь …

21 statistical-significance  bayesian  stan  credible-interval  medicine 

Фон Одним из наиболее часто используемых слабых предшествующих отклонений является обратная гамма с параметрами (Gelman 2006) .α = 0,001 , β= 0,001αзнак равно0,001,βзнак равно0,001\alpha =0.001, \beta=0.001 Однако это распределение имеет 90% CI приблизительно .[ 3 × 1019, ∞ ][3×1019,∞][3\times10^{19},\infty] library(pscl) sapply(c(0.05, 0.95), function(x) qigamma(x, 0.001, 0.001)) [1] 3.362941e+19 Inf Исходя …

21 bayesian  multilevel-analysis  prior 

Я имею дело с байесовской иерархической линейной моделью , здесь описывается сеть. представляет ежедневные продажи продукта в супермаркете (наблюдается).YYY - известная матрица регрессоров, включая цены, акции, день недели, погоду, праздники.XXX - неизвестный уровень скрытого запаса каждого продукта, который вызывает большинство проблем и который я считаю вектором двоичных переменных, по одному …

20 regression  bayesian  neural-networks  generalized-linear-model  bayesian-network 

Я только что прочитал о выборке Гиббса и алгоритме Метрополиса Гастингса и у меня есть пара вопросов. Насколько я понимаю, в случае выборки Гиббса, если у нас большая многомерная задача, мы выбираем из условного распределения, то есть выбираем одну переменную, сохраняя все остальные фиксированными, тогда как в MH мы выбираем …

20 bayesian  sampling  mcmc  gibbs  metropolis-hastings 

Рассмотрим наблюдения, прошедшие цензуру справа, с событиями в моменты времени t1,t2,…t1,t2,…t_1, t_2, \dots . Число восприимчивых людей в момент времени iii равно ninin_i , а количество событий в момент времени iii равно didid_i . Оценка Каплана-Мейера или продукта возникает естественным образом как MLE, когда функция выживания является ступенчатой ​​функцией S(t)=∏i:ti<tαiS(t)=∏i:ti<tαiS(t) …

20 bayesian  survival  kaplan-meier 

Меня вызвали на должность присяжного. Я осознаю актуальность статистики для некоторых судебных процессов присяжных. Например, понятие «базовая ставка» и ее применение к расчетам вероятности иногда - возможно, всегда - актуально. Какие статистические темы мог бы полезно изучить человек в моей ситуации, и какие материалы подойдут кому-то из моих специалистов? У …

20 probability  bayesian  references 

Я использовал множественное вменение для получения ряда завершенных наборов данных. Я использовал байесовские методы на каждом из законченных наборов данных, чтобы получить апостериорные распределения для параметра (случайный эффект). Как я могу объединить / объединить результаты для этого параметра? Больше контекста: Моя модель является иерархической в ​​смысле отдельных учеников (одно наблюдение …

20 bayesian  mixed-model  missing-data 

Я изучал байесовскую статистику и часто читал в статьях «Мы принимаем байесовский подход» или что-то подобное. Я также заметил, реже: «Мы принимаем полностью байесовский подход» (мой акцент). Есть ли разница между этими подходами в каком-либо практическом или теоретическом смысле? FWIW, я использую пакет MCMCglmmв R на случай, если это уместно.

20 bayesian