Запитання з тегом «bayesian»

Дослідження подій широко поширені в економіці та фінансах, щоб визначити вплив події на ціну акцій, але вони майже завжди базуються на частоталістичних міркуваннях. Регресія OLS - протягом еталонного періоду, що відрізняється від вікна події - зазвичай використовується для визначення параметрів, необхідних для моделювання нормальної віддачі для активу. Потім визначається статистична …

11 bayesian  econometrics  finance 

Припустимо, у вас є пояснювальна змінна де s являє собою задану координату. Ви також маєте змінну відповіді Y = ( Y ( s 1 ) , … , Y ( s n ) ) . Тепер ми можемо поєднати обидві змінні як:X=(X(s1),…,X(sn))X=(X(s1),…,X(sn)){\bf{X}} = \left(X(s_{1}),\ldots,X(s_{n})\right)sssY=(Y(s1),…,Y(sn))Y=(Y(s1),…,Y(sn)){\bf{Y}} = \left(Y(s_{1}),\ldots,Y(s_{n})\right) W(s)=(X(s)Y(s))∼N(μ(s),T)W(s)=(X(s)Y(s))∼N(μ(s),T){\bf{W}}({\bf{s}}) = \left( \begin{array}{ccc}X(s) …

11 probability  bayesian  conditional-probability  gibbs 

Це питання спільноти Math Overflow попросило «приклади поганих аргументів, які передбачають застосування математичних теорем у нематематичних контекстах» та створило захоплюючий список патологічно застосованої математики. Мене цікавить подібні приклади патологічних застосувань байєсівського умовиводу. Хто-небудь стикався з академічними статтями, ексцентричними публікаціями в блогах, які використовують байєсовські методи по-хитромудрі.

11 bayesian 

Здається, що біноміальний розподіл за формою дуже схожий на бета-розподіл і що я можу повторно параметризувати константи на будь-якому pdf, щоб вони виглядали однаково. Отже, навіщо нам потрібен бета-розподіл? Це з конкретною метою? Дякую!

11 bayesian  mathematical-statistics  binomial  beta-distribution 

У статті вікіпедії про згладжування Лапласа (або присадки згладжування) сказано, що з байесівської точки зору, це відповідає очікуваному значенню заднього розподілу, використовуючи симетричний розподіл Діріхле з параметром як попередній.αα\alpha Мені спантеличено, як це насправді так. Може хтось допоможе мені зрозуміти, наскільки ці дві речі рівнозначні? Дякую!

11 bayesian  smoothing  dirichlet-distribution  laplace-smoothing 

Мені цікаво, чи інтервал прогнозування та достовірний інтервал оцінюють те саме. Наприклад, з лінійною регресією, коли ви оцінюєте інтервал прогнозування встановлених значень, ви оцінюєте межі інтервалу, в якому ви очікуєте падіння вашої величини. Навпаки на довірчий інтервал, ви орієнтуєтесь не на такий параметр розподілу, як середнє значення, а на значення, …

11 bayesian  linear-model  prediction  prediction-interval  credible-interval 

Здається, що повні умови часто бувають досить важкими, але такі програми, як JAGS та BUGS, отримують їх автоматично. Чи може хтось пояснити, як вони алгоритмічно генерують повні умови для будь-якої довільної специфікації моделі?

11 bayesian  conditional-probability  jags  bugs  gibbs 

Я читав про оцінку максимальної ймовірності та максимальну післяорієнтовану оцінку, і поки що я зустрічав конкретні приклади лише з максимальною оцінкою ймовірності. Я знайшов декілька абстрактних прикладів максимальної оцінки після, але нічого конкретного з цифрами: S Це може бути дуже непосильним, працюючи лише з абстрактними змінними та функціями, і щоб …

11 bayesian  estimation  posterior 

Раніше я дізнався про вибіркові розподіли, які давали результати, що стосуються оцінки, з точки зору невідомого параметра. Наприклад, для вибіркових розподілів та в моделі лінійної регресії β 1Уя=βпро+β1Xя+εяβ^0β^0\hat\beta_0β^1β^1\hat\beta_1Yi=βo+β1Xi+εiYi=βo+β1Xi+εiY_i = \beta_o + \beta_1 X_i + \varepsilon_i β^0∼N(β0, σ2(1n+x¯2Sxx))β^0∼N(β0, σ2(1n+x¯2Sxx)) \hat{\beta}_0 \sim \mathcal N \left(\beta_0,~\sigma^2\left(\frac{1}{n}+\frac{\bar{x}^2}{S_{xx}}\right)\right) і β^1∼N(β1, σ2Sxx)β^1∼N(β1, σ2Sxx) \hat{\beta}_1 \sim \mathcal …

11 regression  self-study  bayesian  mathematical-statistics  sampling 

Я намагаюся отримати попереднє значення Джефріса для негативного розподілу біномів. Я не бачу, де я помиляюся, тому, якщо хтось міг би допомогти вказати на це, це буде вдячно. Гаразд, ситуація така: я повинен порівнювати попередні розподіли, отримані за допомогою біноміального та негативного двочленів, де (в обох випадках) є випробувань і …

11 probability  bayesian  inference  prior 

Я натрапив на це зображення у публікації блогу тут . Я був розчарований, що читання заяви не викликало у мене такого самого виразу обличчя, як це для цього хлопця. Отже, що мається на увазі під твердженням, що нульовою гіпотезою є те, як часто лікарі висловлюють неінформативний поперед? Це справді правда? …

11 hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior 

Чи є відома інтерпретація перехресної перевірки байесівської, ML або MDL? Чи можу я трактувати перехресну перевірку як виконання правильного оновлення на спеціально створеному попередньому?

11 bayesian  cross-validation  maximum-likelihood 

Було показано , що вибір моделі ABC з використанням Байеса чинників не рекомендується з - за наявності помилки , що надходить з використання зведеної статистики. Висновок у цій роботі спирається на вивчення поведінки популярного методу апроксимації фактора Байєса (Алгоритм 2). Добре відомо, що фактори Байєса - не єдиний спосіб проведення …

11 bayesian  model-selection  prediction  abc 

Поки я читав про байєсівські мережі, я зіткнувся з терміном " Маркова ковдра " і сильно плутався з його незалежністю в графіку байесівської мережі. Ковдра Маркова коротко каже, що кожен вузол залежить лише від батьків, дітей та батьків дітей [це сіра зона для вузла А на малюнку]. Яка спільна ймовірність …

11 bayesian  bayesian-network 

Я шукаю байєсівського аналога двопробного t-тесту з неоднаковими відхиленнями (тест Вельча). Я також шукаю багатоваріантний тест, на зразок статистики Хотелінга. Довідки оцінені. Для мультиваріантного випадку припустимо, що маємо і ( z 1 , ⋯ , z N ) , де y i (resp z i ) - це ярлик для …

11 correlation  bayesian  t-test  heteroscedasticity