Запитання з тегом «bayesian»

У кон'югатному байесівському аналізі Кевіна Мерфі про розподіл Гаусса він пише, що задній прогнозний розподіл є p(x∣D)=∫p(x∣θ)p(θ∣D)dθp(x∣D)=∫p(x∣θ)p(θ∣D)dθ p(x \mid D) = \int p(x \mid \theta) p(\theta \mid D) d \theta де - це дані, на які підходить модель, а - невидимі дані. Я не розумію, чому залежність від зникає в …

12 bayesian  predictive-models  inference  posterior 

Баєзійська книга Крушке говорить про використання бета-розподілу для гортання монети, Наприклад, якщо у нас немає попередніх знань, крім знань про те, що монета має сторону голови та хвіст, це рівнозначно раніше спостерігали одну голову та один хвіст, що відповідає a = 1 та b = 1. Чому б жодна інформація …

12 probability  bayesian  beta-distribution 

Тобто, для проведення послідовного аналізу (ви достроково не знаєте, скільки саме даних будете збирати) за допомогою частолістських методів, потрібно особливий догляд; ви не можете просто збирати дані, поки значення p не стане достатньо малим або довірчий інтервал не стане достатньо коротким. Але коли ви робите байєсівський аналіз, це хвилює? Чи …

12 bayesian  inference  philosophical  sequential-analysis 

Я читаю попередні розподіли, і я раніше підраховував Джеффрі для вибірки нормально розподілених випадкових величин з невідомою середньою та невідомою дисперсією. Згідно з моїми підрахунками, для Jeffreys раніше було застосовано: Ось, інформаційна матриця Фішера.Яp ( μ , σ2) = dе т ( я)-----√= de t ( 1 / σ2001 / …

12 bayesian  normal-distribution  prior  jeffreys-prior 

Що таке визначення напівсполучених пріорів та умовних спряжених пріорів ? Я знайшов їх у Байєсівському аналізі даних Гельмана , але не зміг знайти їх визначення.

12 bayesian 

Це більше питання історії науки, але я сподіваюсь, що це тут тема. Я читав, що Томасу Бейсу вдалося лише відкрити теорему Байєса для особливого випадку рівномірного попереднього, і навіть тоді він боровся з цим, мабуть. Зважаючи на те, наскільки тривіальна загальна теорема Байєса в сучасному лікуванні, чому вона представляла виклик …

12 bayesian  bayes  history 

Я хотів краще зрозуміти точний тест Фішера, тому я розробив наступний іграшковий приклад, де f і m відповідає чоловічому та жіночому, а n і y відповідає такому "споживання соди", як це: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Очевидно, це різке спрощення, але я не хотів, щоб …

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 

У теорії Байєса , а з книги, яку я читаю, називається ймовірність , але я припускаю , що це всього лише умовна ймовірність від дається , НЕ так?p(y|x)=p(x|y)p(y)p(x)p(y|x)=p(x|y)p(y)p(x)p(y|x) = \frac{p(x|y)p(y)}{p(x)}p(x|y)p(x|y)p(x|y)xxxyyy В оцінці максимальної правдоподібності намагається максимізувати , НЕ так? Якщо так, я сильно плутаюсь, тому що це обидві випадкові величини, …

12 bayesian  maximum-likelihood 

Я хотів би зрозуміти, що робить наступний код. Людина, яка написала код, вже не працює тут, і він майже повністю недокументований. Мене попросили дослідити це хтось, хто думає, що " це байєсівська модель логістичної регресії " bglm <- function(Y,X) { # Y is a vector of binary responses # X …

12 r  logistic  bayesian  generalized-linear-model 

Це моя перша спроба, щоб хтось із табору часто виявився для аналізу байєсівських даних. Я прочитав ряд навчальних посібників та декілька розділів з Байєсівського аналізу даних А. Гельмана. Як перший, більш-менш незалежний приклад аналізу даних, який я вибрав, є час очікування поїздів. Я запитав себе: який розподіл часу очікування? Набір …

12 bayesian  pymc 

Я включаю підхід Байєсового модельного усереднення (BMA) у своїх дослідженнях і незабаром викладу про свою роботу колегам. Однак BMA насправді не так добре відомий у моїй галузі, тому, представивши їх усією теорією та перед тим, як реально застосувати її до своєї проблеми, я хочу навести простий, але повчальний приклад того, …

12 bayesian  data-visualization 

Я намагаюся зрозуміти фактор Байєса (BF). Я вважаю, що це як співвідношення ймовірності 2 гіпотез. Отже, якщо BF дорівнює 5, це означає, що H1 в 5 разів частіше, ніж H0. А значення 3-10 вказує на помірні докази, тоді як> 10 вказує на вагомі докази. Однак для P-значення традиційно 0,05 приймається …

11 hypothesis-testing  bayesian  p-value  bayes-factors 

У мене є функція ймовірності для ймовірності моїх даних урахуванням деяких параметрів моделі , які я хотів би оцінити. Якщо припустити плоскі пріори за параметрами, вірогідність пропорційна задній ймовірності. Я використовую метод MCMC для вибірки цієї ймовірності.L (d| θ)L(г|θ)\mathcal{L}(d | \theta)ггdθ ∈ RNθ∈RN\theta \in \mathbf{R}^N Дивлячись на результуючий конвергентний ланцюг, …

11 bayesian  maximum-likelihood  optimization  inference  mcmc 

Передумови : я маю доктор наук із соціальної психології, де теоретична статистика та математика ледь не висвітлювалися в моїх кількісних курсових роботах. Через школу середньої та середньої школи мене викладали (як, мабуть, багато хто з вас і в соціальних науках) через "класичну" частотистську структуру. Тепер, я теж люблю R і …

11 probability  bayesian  simulation  monte-carlo  frequentist 

Якщо р ∼p∼p \sim Уніфікована ( 0 , 1 )(0,1)(0,1) і Х∼Х∼X \sim Bin ( п , с )(н,p)(n, p) , тоді задне середнє значення ppp задається Х+ 1n + 2Х+1н+2\frac{X+1}{n+2} . Чи є загальна назва цього оцінювача? Я виявив, що це вирішує багато проблем людей, і я хотів би …

11 bayesian  terminology  laplace-smoothing