Вопросы с тегом «pymc»

Я начинаю баловаться с использованием glmnetс LASSO регрессией , где мой результат представляет интерес дихотомический. Я создал небольшой фрейм данных ниже: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, …

78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

В настоящее время я прохожу курс PGM Дафни Коллер на Coursera. При этом мы обычно моделируем байесовскую сеть как причинно-следственный ориентированный график переменных, которые являются частью наблюдаемых данных. Но в учебниках и примерах PyMC я обычно вижу, что он не совсем смоделирован так же, как PGM, или, по крайней мере, …

12 bayesian  inference  bayesian-network  pymc 

Это моя первая попытка того, чтобы кто-то из лагеря для частых людей сделал анализ байесовских данных. Я прочитал несколько учебников и несколько глав из Байесовского анализа данных А. Гельмана. В качестве первого более или менее независимого примера анализа данных я выбрал время ожидания поезда. Я спросил себя: каково распределение времени …

12 bayesian  pymc 

Я пробую очень простую модель: подгонка к нормальному, где я предполагаю, что знаю точность, и я просто хочу найти среднее. Код ниже, кажется, соответствует нормальному. Но после подгонки я хочу взять образец из модели, т.е. сгенерировать новые данные, которые похожи на мою dataпеременную. Я знаю, что могу использовать, trace("mean")чтобы получить …

12 mcmc  pymc 

Я использую PyMC3 для запуска байесовских моделей на моих данных. Я новичок в байесовском моделировании, но, согласно сообщениям в некоторых блогах , Википедии и QA с этого сайта, кажется правильным подход использовать фактор Байеса и критерий BIC, чтобы иметь возможность выбрать, какая модель лучше всего представляет мои данные (та, которая …

11 bayesian  model-selection  pymc 

На своей вики-странице разработчики Стэна заявляют: Некоторые принципы нам не нравятся: инвариантность, Джеффрис, энтропия Вместо этого я вижу много нормальных рекомендаций по распространению. До сих пор я использовал байесовские методы, которые не основывались на выборке, и был отчасти рад, что понял, почему был хорошим выбором для биномиальных вероятностей.θ ∼ бета …

11 bayesian  mcmc  prior  pymc  stan 

Проблема Я хочу соответствовать модельным параметрам простой 2-гауссовой смеси населения. Учитывая всю шумиху вокруг байесовских методов, я хочу понять, является ли для этой проблемы байесовский вывод лучшим инструментом, чем традиционные методы подбора. Пока MCMC работает очень плохо в этом игрушечном примере, но, возможно, я просто что-то упустил. Итак, давайте посмотрим …

10 bayesian  gaussian-mixture  frequentist  pymc  method-comparison 

Настройка проблемы Одной из первых игрушечных проблем, к которой я хотел применить PyMC, является непараметрическая кластеризация: с учетом некоторых данных смоделируйте их как гауссову смесь и узнайте количество кластеров, а также среднее значение и ковариацию каждого кластера. Большая часть того, что я знаю об этом методе, взята из видео-лекций Майкла …

10 bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes 

Поскольку я инженер-программист, пытающийся узнать больше статистики, вам придется простить меня, прежде чем я начну, это серьезная новая территория ... Я изучал PyMC и работал над некоторыми (очень) простыми примерами. Одна проблема, которую я не могу получить (и не могу найти связанных примеров), - это подгонка модели к данным, сгенерированным …

10 modeling  python  pymc 

В настоящее время я читаю "книгу" вероятностного программирования и байесовских методов для хакеров . Я прочитал несколько глав, и я думал о первой главе, где первый пример с pymc состоит из обнаружения точки ведьмы в текстовых сообщениях. В этом примере случайная величина, указывающая, когда происходит точка переключения, указывается с помощью …

9 probability  mcmc  pymc  change-point