Вопросы с тегом «prior»

В группе студентов 2 из 18 левши. Найти апостериорное распределение учеников-левшей в популяции, предполагая неинформативный априорный анализ. Подведите итоги. По данным литературы, 5-20% людей - левши. Примите эту информацию во внимание в вашем предыдущем и вычислите новое заднее. Я знаю, что бета-дистрибутив должен быть использован здесь. Во-первых, значения и равны …

125 distributions  bayesian  prior  posterior 

Вдохновленный комментарием к этому вопросу : Что мы считаем «неинформативным» в априоре - и какая информация все еще содержится в предположительно неинформативном априоре? Я обычно вижу приору в анализе, где это либо анализ по типу частых, пытающийся заимствовать некоторые хорошие части из байесовского анализа (будь то какая-то более простая интерпретация …

73 bayesian  prior 

Я понимаю, что априор Джеффриса инвариантен при повторной параметризации. Однако я не понимаю, почему это свойство желательно. Почему вы не хотите, чтобы предыдущий изменялся при смене переменных?

61 bayesian  prior 

Мне интересно, имеет ли это значение при интерпретации того, являются ли логически преобразованными только зависимые, как зависимые, так и независимые, или только независимые переменные. Рассмотрим случай log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Я могу интерпретировать IV как процентное увеличение, но как это меняется, когда у меня есть log(DV) = …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

Если интерес представляет собой просто оценка параметров модели (точечная и / или интервальная оценка) и предшествующая информация не является надежной, слабой (я знаю, что это немного расплывчато, но я пытаюсь создать сценарий, в котором выбор до этого сложно) ... Почему кто-то решил использовать байесовский подход с «неинформативными» неподходящими априорными вместо …

44 bayesian  inference  prior  likelihood  information 

Как мне получить предварительные распределения от экспертов при подборе байесовской модели?

42 bayesian  prior  elicitation 

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 

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 

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 

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 

Я пишу короткое теоретическое эссе для курса Байесовской статистики (в магистратуре по экономике) на неинформативных приорах, и я пытаюсь понять, каковы этапы развития этой теории. К настоящему времени моя временная шкала состоит из трех основных этапов: принцип безразличия Лапласа (1812), неинвариантные априорные значения (Джеффрис (1946)), ссылка Бернардо до (1979). Из …

24 bayesian  references  prior  history 

В настоящее время я работаю над проблемой, в которой мне нужно разработать алгоритм Монте-Карло с цепью Маркова (MCMC) для модели пространства состояний. Чтобы решить проблему, мне была дана следующая вероятность : p ( τ ) = 2I ( τ > 0) / (1+ τ 2 ). τ - стандартное отклонениеττ\tauττ\tauττ\tauτ2τ2\tau^2ττ\tau …

24 distributions  bayesian  prior  state-space-models  cauchy 

Я хотел задать вопрос, вдохновленный превосходным ответом на вопрос об интуиции для бета-дистрибутива. Я хотел лучше понять происхождение предыдущего распределения среднего значения. Похоже, что Дэвид отклоняет параметры от среднего значения и диапазона. В предположении, что среднее значение равно 0,270.270.27 а стандартное отклонение равно 0,180.180.18 , вы можете отказаться от αα\alpha …

23 bayesian  prior