Вопросы с тегом «hierarchical-bayesian»

Я относительно новичок в байесовской статистике и недавно использовал JAGS для построения иерархических байесовских моделей на разных наборах данных. Хотя я очень доволен результатами (по сравнению со стандартными моделями glm), мне нужно объяснить не статистикам, в чем отличие от стандартных статистических моделей. Особенно я хотел бы проиллюстрировать, почему и когда …

10 bayesian  hierarchical-bayesian 

Я постараюсь описать имеющуюся проблему как можно более общей. Я моделирую наблюдения как категориальное распределение с вектором вероятности параметра тета. Затем я предполагаю, что вектор параметров тета следует предварительному распределению Дирихле с параметрами .α1,α2,…,αkα1,α2,…,αk\alpha_1,\alpha_2,\ldots,\alpha_k Можно ли также наложить гиперприорное распределение по параметрам ? Должно ли это быть многомерное распределение, такое …

10 categorical-data  multinomial  dirichlet-distribution  hierarchical-bayesian  dirichlet-process 

Я только что (пере) читал книгу Гелмана « Почему нам (обычно) не нужно беспокоиться о множественных сравнениях» . В частности, в разделе «Множественные результаты и другие проблемы» упоминается использование иерархической модели для ситуаций, когда существует несколько связанных показателей одного и того же человека / подразделения в разное время / условия. …

10 multiple-comparisons  multilevel-analysis  lme4-nlme  jags  hierarchical-bayesian 

Я пытаюсь вписать модель с дискретным временем в R, но я не уверен, как это сделать. Я читал, что вы можете организовать зависимую переменную в разных строках, по одной для каждого временного наблюдения, и использовать glmфункцию со ссылкой logit или cloglog. В этом смысле, у меня есть три колонки: ID, …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

Рассмотрим квадратичную потерю , с заранее заданным \ pi (\ theta), где \ pi (\ theta) \ sim U (0,1 / 2) . Пусть f (x | \ theta) = \ theta x ^ {\ theta-1} \ mathbb {I} _ {[0,1]} (x), \ theta> 0 вероятности. Найти оценку Байеса \ …

9 self-study  bayesian  estimation  hierarchical-bayesian  loss-functions