Запитання з тегом «bayesian»

Орієнтовна обчислення Байєса - це дійсно класна методика підгонки в основному будь-якої стохастичної моделі, призначена для моделей, де ймовірність не виправдана (скажімо, ви можете зробити вибірку з моделі, якщо ви фіксуєте параметри, але не можете чисельно, алгоритмічно чи аналітично обчислити ймовірність). При впровадженні аудиторії приблизних байєсівських обчислень (ABC) приємно використовувати …

16 bayesian  simulation  model  likelihood  abc 

Це питання є технічним продовженням цього питання . У мене виникають проблеми з розумінням та тиражуванням моделі, представленої в Raftery (1988): Висновок щодо біноміального параметра : ієрархічний підхід БайєсаNNN в WinBUGS / OpenBUGS / JAGS. Тут йдеться не лише про код, хоча це повинно бути тематичним тут. Фон Нехай - …

16 bayesian  binomial  hierarchical-bayesian  winbugs 

У своїй широко цитованій статті Попередні розподіли щодо параметрів дисперсії в ієрархічних моделях (916 цитування до цих пір в Google Академія) Гельман пропонує, що хорошими неінформативними попередніми розподілами для дисперсії в ієрархічній баєсовій моделі є рівномірний розподіл і розподіл на пів t. Якщо я правильно розумію, це працює добре, коли …

16 bayesian  variance  prior  jags  hierarchical-bayesian 

Я MCMCglmmнещодавно використовував пакунок. Мене бентежить те, що в документації згадується як R-структура та G-структура. Вони, мабуть, стосуються випадкових ефектів - зокрема, із зазначенням параметрів попереднього розподілу на них, але, як видається, в документації передбачається, що читач знає, що це за терміни. Наприклад: необов'язковий перелік попередніх специфікацій, що містить 3 …

16 r  bayesian  mixed-model  lme4-nlme 

Я намагаюся реалізувати алгоритм звернення та запуску MCMC, але у мене виникають проблеми з розумінням того, як це зробити. Загальна ідея полягає в наступному: Щоб створити скачок пропозиції в МЗ, ми: Створіть напрямок з розподілу на поверхні одиничної сфериdddOO\mathcal{O} Створіть підписану відстань вздовж обмеженого простору.λλ\lambda Однак я не маю уявлення …

16 r  bayesian  mcmc 

Я аналізую набір даних, використовуючи модель змішаних ефектів з одним фіксованим ефектом (умовою) та двома випадковими ефектами (учасник, обумовлений в рамках проекту та пари). Модель була згенерована з lme4пакетом: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Далі я провів перевірку коефіцієнта ймовірності цієї моделі проти моделі без фіксованого ефекту (умови) і маю суттєву різницю. У моєму …

16 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

Я гадаю, що P(A|B)=P(A|B,C)∗P(C)+P(A|B,¬C)∗P(¬C)P(A|B)=P(A|B,C)∗P(C)+P(A|B,¬C)∗P(¬C)P(A|B) = P(A | B,C) * P(C) + P(A|B,\neg C) * P(\neg C) правильно, тоді як P(A|B)=P(A|B,C)+P(A|B,¬C)P(A|B)=P(A|B,C)+P(A|B,¬C)P(A|B) = P(A | B,C) + P(A|B,\neg C) невірно. Однак у мене з’явилася «інтуїція» щодо пізнішої, тобто ви враховуєте ймовірність P (A | B), розділивши два випадки (C або Not C). …

15 probability  bayesian 

Для даної проблеми висновку ми знаємо, що байєсівський підхід зазвичай відрізняється як за формою, так і за результатами підходу фекзиста. Часто лікарі (зазвичай включають мене) часто зазначають, що їхні методи не вимагають попереднього, а отже, більше "керованих даними", ніж "обґрунтованих судженнями". Звичайно, Байєсіанські можуть вказувати на неінформативні пріори, або, будучи …

15 bayesian  inference  likelihood  likelihood-ratio  frequentist 

Наскільки я розумію, приблизні байєсівські обчислення (ABC) та ланцюг Маркова Монте-Карло (MCMC) мають дуже схожі цілі. Нижче я описую своє розуміння цих методів та те, як я сприймаю відмінності в їх застосуванні до реальних даних про життя. Орієнтовний байєсівський обчислення ABC полягає у вибірці параметра від попереднього, за допомогою чисельного …

15 bayesian  mcmc  computational-statistics 

Моє основне питання: як би ви взяли вибірку з неправильного розподілу? Чи є навіть сенс вибірки з неправильного розподілу? Коментар Сіань тут вирішує питання, але я шукав ще деякі деталі щодо цього. Більш конкретно для MCMC: Розповідаючи про MCMC та читаючи статті, автори наголошують на тому, що вони отримали належні …

15 distributions  bayesian  mcmc  markov-process  improper-prior 

У мене виникають проблеми з розумінням того, чому байєсівські умовиводи призводять до нерозв'язних проблем. Проблема часто пояснюється так: Я не розумію, чому це інтеграл слід оцінювати в першу чергу: мені здається, що результат інтеграла - це просто константа нормалізації (як задано набір даних D). Чому не можна просто обчислити задній …

15 bayesian  inference 

Прочитавши цю публікацію в блозі про моделі байесівських структурних часових рядів, я хотів розглянути її реалізацію в контексті проблеми, для якої раніше використовував ARIMA. У мене є деякі дані з деякими відомими (але галасливими) сезонними компонентами - це, безумовно, щорічні, щомісячні та щотижневі компоненти, а також деякі наслідки внаслідок особливих …

15 r  time-series  bayesian  mcmc  bsts 

Я думаю, що хороший спосіб запам'ятати формулу - це думати про формулу так: Ймовірність того, що якась подія A має певний результат, враховуючи результат незалежної події B = ймовірність того, що обидва результати відбудуться одночасно / що б ми не говорили, ймовірність бажаного результату події A була б, якби ми …

15 bayesian  bayes 

Рецензент нас попросив надати p-значення, щоб краще зрозуміти оцінки моделі в нашій байєсівській багаторівневій моделі. Модель є типовою моделлю множинних спостережень на кожного учасника експерименту. Ми оцінили модель зі Стен, тому можемо легко обчислити додаткову задню статистику. Наразі ми повідомляємо (візуально та в таблицях) про середню оцінку та кванти 0,025 …

15 bayesian  p-value  multilevel-analysis 

Я чув, що регресія хребта може бути отримана як середнє значення заднього розподілу, якщо попередній адекватно обраний. Чи є інтуїція, що обмеження, встановлені на коефіцієнти регресії за попередніми (наприклад, стандартні нормальні розподіли навколо 0), ідентичні / замінюють штраф, встановлений на квадратному розмірі коефіцієнтів? Чи повинен попередній бути гауссом, щоб дотримуватися …

15 bayesian  prior  ridge-regression