Вопросы с тегом «hierarchical-bayesian»

Я знаю, что это комикс, известный тем, что он использует определенные аналитические тенденции , но на самом деле он выглядит довольно разумным после нескольких минут просмотра. Кто-нибудь может рассказать мне, что делает эта « модифицированная теорема Байеса »?

81 bayesian  hierarchical-bayesian 

Является ли «глубокое обучение» просто еще одним термином для многоуровневого / иерархического моделирования? Я гораздо больше знаком с последним, чем с первым, но, насколько я могу судить, основное отличие заключается не в их определении, а в том, как они используются и оцениваются в пределах своей прикладной области. Похоже, что число …

31 machine-learning  multilevel-analysis  hierarchical-bayesian  deep-learning 

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 

В литературе я иногда натыкаюсь на замечание, что выбор априорных значений, которые зависят от самих данных (например, Zellners g-prior), можно подвергнуть критике с теоретической точки зрения. Где именно проблема, если предшествующее не выбрано независимо от данных?

18 bayesian  prior  hierarchical-bayesian 

Контекст: В примере с 8 школами Гельмана (Байесовский анализ данных, 3-е издание, гл. 5.5) в 8 школах проводится восемь параллельных экспериментов, проверяющих эффект коучинга. Каждый эксперимент дает оценку эффективности коучинга и связанной стандартной ошибки. Затем авторы строят иерархическую модель для 8 точек данных эффекта коучинга следующим образом: yi∼N(θi,sei)θi∼N(μ,τ)yi∼N(θi,sei)θi∼N(μ,τ) y_i \sim …

17 bayesian  hierarchical-bayesian 

Этот вопрос является техническим продолжением этого вопроса . У меня проблемы с пониманием и тиражированием модели, представленной в Raftery (1988): Вывод для биномиального параметра : иерархический байесовский подходNNN в WinBUGS / OpenBUGS / JAGS. Речь идет не только о коде, поэтому он должен быть здесь по теме. Фон Пусть - …

16 bayesian  binomial  hierarchical-bayesian  winbugs 

В своей широко цитируемой статье априорные распределения для параметров дисперсии в иерархических моделях (916 цитата на Google Scholar) Гельман предлагает, что хорошими неинформативными априорными распределениями для дисперсии в иерархической байесовской модели являются равномерное распределение и половинное распределение. Если я правильно понимаю, это работает хорошо, когда параметр местоположения (например, среднее значение) …

16 bayesian  variance  prior  jags  hierarchical-bayesian 

Справочная информация: В настоящее время я занимаюсь сравнением различных байесовских иерархических моделей. Данные yijyijy_{ij} являются числовыми показателями благосостояния для участника iii и времени jjj . У меня около 1000 участников и от 5 до 10 наблюдений на каждого участника. Как и в случае большинства продольных наборов данных, я ожидаю увидеть …

14 bayesian  autocorrelation  hierarchical-bayesian  deviance 

В книге Gelman & Hill (2007) (Анализ данных с использованием регрессионных и многоуровневых / иерархических моделей) авторы утверждают, что включение избыточных средних параметров может помочь ускорить MCMC. Данный пример - это не вложенная модель "симулятора полета" (уравнение 13.9): YяγJδК∼ N( μ + γj [ i ]+ δк [ я ], …

12 mcmc  hierarchical-bayesian  gibbs 

При выводе матрицы точности ΛΛ\boldsymbol{\Lambda} нормального распределения, используемой для создания NNN D-мерных векторов, x1,..,xNx1,..,xN\mathbf{x_1},..,\mathbf{x_N} xi∼N(μ,Λ−1)xi∼N(μ,Λ−1)\begin{align} \mathbf{x_i} &\sim \mathcal{N}(\boldsymbol{\mu, \Lambda^{-1}}) \\ \end{align} мы обычно помещаем приоритет Wishart перед ΛΛ\boldsymbol{\Lambda} так как распределение Wishart является сопряженным предшествующим для исключение многомерного нормального распределения с известным средним и неизвестной дисперсией: Λ∼W(υ,Λ0)Λ∼W(υ,Λ0)\begin{align} \mathbf{\Lambda} &\sim \mathcal{W}(\upsilon, …

12 bayesian  posterior  hierarchical-bayesian  conjugate-prior  wishart 

Я хотел лучше понять точный критерий Фишера, поэтому я разработал следующий пример игрушки, где f и m соответствуют мужской и женской части, а n и y соответствуют «потреблению соды», например: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Очевидно, это резкое упрощение, но я не хотел, чтобы контекст …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

Я часто говорю, что люди заимствуют или обмениваются информацией в байесовских иерархических моделях. Кажется, я не могу получить прямой ответ о том, что это на самом деле означает и является ли это уникальным для байесовских иерархических моделей. Я вроде понял: некоторые уровни в вашей иерархии имеют общий параметр. Я понятия …

11 machine-learning  bayesian  multilevel-analysis  terminology  hierarchical-bayesian 

Я читаю теоретическую статью Дуга Бейтса о пакете lme4 в R, чтобы лучше понять суть смешанных моделей, и натолкнулся на интригующий результат, который я хотел бы лучше понять, об использовании ограниченного максимального правдоподобия (REML) для оценки дисперсии , В разделе 3.3, посвященном критерию REML, он утверждает, что использование REML при …

11 maximum-likelihood  mixed-model  unbiased-estimator  hierarchical-bayesian  reml 

В иерархической модели данных где на практике типичным является выбор значений ( , что среднее значение и дисперсия гамма-распределения примерно соответствуют среднему значению и дисперсии данных (например, Clayton and Kaldor, 1987 "Эмпирические байесовские оценки стандартизированных по возрасту относительных рисков для картирования заболеваний", " Биометрия" ). Очевидно, что это только специальное …

11 poisson-distribution  gamma-distribution  hierarchical-bayesian  hyperparameter 

Я читаю главу 13 «Приключения в ковариации» в ( превосходной ) книге Ричарда Мак-Элирея « Статистическое переосмысление », где он представляет следующую иерархическую модель: ( Rэто корреляционная матрица) Автор объясняет, что LKJcorrэто слабоинформативный априор, который работает как регуляризирующий априор для корреляционной матрицы. Но почему это так? Какие характеристики у LKJcorrраспределения …

11 regression  self-study  correlation  prior  hierarchical-bayesian