Запитання з тегом «bayesian»

Я використовую формулу баєсівського тестування ab для того, щоб обчислити результати тесту АВ за методологією Байєса. Pr(pB>pA)=∑i=0αB−1B(αA+i,βB+βA)(βB+i)B(1+i,βB)B(αA,βA)Pr(pB>pA)=∑i=0αB−1B(αA+i,βB+βA)(βB+i)B(1+i,βB)B(αA,βA) \Pr(p_B > p_A) = \sum^{\alpha_B-1}_{i=0} \frac{B(\alpha_A+i,\beta_B+\beta_A)}{(\beta_B+i)B(1+i,\beta_B)B(\alpha_A, \beta_A)} де αAαA\alpha_A в одному плюс кількість успіхів для A βAβA\beta_A в один плюс кількість відмов для A αBαB\alpha_B в один плюс кількість успіхів для B βBβB\beta_B …

10 r  bayesian  ab-test 

Чи є чітке визначення слабоінформативного попереднього? Чим він відрізняється від суб'єктивного попереднього широкою підтримкою?

10 bayesian  prior 

У нас є N зразків, XiXiX_i, від рівномірного розподілу [0,θ][0,θ][0,\theta] де θθ\thetaневідомо. Оцінітьθθ\theta з даних. Отже, правило Байєса ... f(θ|Xi)=f(Xi|θ)f(θ)f(Xi)f(θ|Xi)=f(Xi|θ)f(θ)f(Xi)f(\theta | {X_i}) = \frac{f({X_i}|\theta)f(\theta)}{f({X_i})} і ймовірність така: f(Xi|θ)=∏Ni=11θf(Xi|θ)=∏i=1N1θf({X_i}|\theta) = \prod_{i=1}^N \frac{1}{\theta} (редагувати: коли для всіх , а 0 в іншому випадку - дякую блуд)0≤Xi≤θ0≤Xi≤θ0 \le X_i \le \thetaiii але не …

10 bayesian  estimation  uniform  uninformative-prior 

Підручник спочатку генерує деякі дані для двох класів за допомогою: що дає: а потім він запитує: Я намагаюся вирішити це, спершу моделюючи цю графічну модель: де ccc це ярлик, год( 1 ≤ h ≤ 10 )год(1≤год≤10)h\,(1\le h \le 10) - індекс вибраного середнього мcгодмгодcm_h^c, і ххx- точка даних. Це дасть …

10 self-study  bayesian 

це здається дуже наївним питанням, але мені важко бачити відповідь. У мене є один набір з 30 значень. Незалежно я отримав 31-е значення. Нульова гіпотеза полягає в тому, що значення 31-го є частиною того ж розподілу. Альтернативою є те, що його різне. Я хочу якусь р-величину чи міру ймовірності. Деякі …

10 hypothesis-testing  bayesian  t-test 

Я намагаюся вписати в R дискретний час модель, але не знаю, як це зробити. Я читав, що ви можете організувати залежну змінну в різні рядки, по одній для кожного часу спостереження, і використовувати glmфункцію за допомогою посилання logit або cloglog. У цьому сенсі, у мене є три колонки: ID, Event(1 …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

Що відбувається, коли ви не маєте уявлення про розподіл параметрів? Який підхід ми повинні використовувати? Більшу частину часу ми прагнемо підкреслити, якщо певна змінна має який-небудь вплив на наявність / відсутність певного виду, і змінна приймається чи ні відповідно до значення змінної. Це означає, що більшість випадків ми не замислюємось …

10 r  bayesian  mcmc  bugs  winbugs 

Роблячи частоту статистику, існує довгий список великих нотаток, як-от переглядати результати статистичних тестів, перш ніж вирішити збирати більше даних. Мені цікаво взагалі, чи є подібний перелік "no-no" для методологій, що беруть участь у байєсівській статистиці, і конкретно, чи є наступна з них. Нещодавно я зрозумів, що для деяких моделей, до …

10 bayesian  methodology 

Я новий користувач WinBUGS і маю одне питання до вашої допомоги. Після запуску наступного коду я отримав параметри beta0через beta4(статистика, щільність), але я не знаю, як отримати прогнозування останнього значення h, яке я встановив NAдля моделювання в коді. Хтось може дати мені підказку? Будь-яка порада буде дуже вдячна. model { …

10 bayesian  bugs  prediction  winbugs 

Це лише приклад, на який я зустрічався кілька разів, тому у мене немає даних про вибірку. Запуск лінійної регресійної моделі в R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1є суцільною змінною. x2категоричний і має три значення, наприклад "Низький", "Середній" та "Високий". Однак вихід, отриманий R, був би на кшталт: …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

Запитання: За допомогою 10-мірної ланцюга MCMC скажімо, що я готовий надати вам матрицю малюнків: 100 000 ітерацій (рядків) за 10 параметрами (стовпцями), як найкраще я можу визначити задні режими? Я особливо переймаюся кількома режимами. Фон:Я вважаю себе статистично обґрунтованим статистиком, але коли колега задав мені це питання, мені було соромно, …

10 r  bayesian  mcmc  k-nearest-neighbour  mode 

Розглянемо байєсівську задню θ ∣ Xθ∣Х\theta\mid X. Асимптотично, його максимум відбувається при оцінці MLE , що просто збільшує ймовірність .θ^θ^\hat \thetaаргмінθfθ( X)аргмінθfθ(Х)\operatorname{argmin}_\theta\, f_\theta(X) Усі ці поняття - байесівські пріори, що збільшують ймовірність - звучать супер принципово і зовсім не довільно. Не видно колоди. Однак MLE мінімізує розбіжність KL між реальним …

9 bayesian  maximum-likelihood  kullback-leibler 

Я працюю над великомірною задачею висновку (близько 2000 параметрів моделі), для якої ми можемо надійно виконати оцінку MAP, знайшовши глобальний максимум журналу заднього за допомогою комбінації оптимізації на основі градієнта та генетичного алгоритму. Я дуже хотів би мати можливість зробити деяку оцінку невизначеностей щодо параметрів моделі на додаток до знаходження …

9 bayesian  uncertainty  high-dimensional  variational-bayes 

Це може бути трохи філософським питанням, але тут ми ідемо: В теорії рішень ризик оцінки Байєса для визначається стосовно попереднього розподілу на .θ^(x)θ^(x)\hat\theta(x)θ∈Θθ∈Θ\theta\in\Thetaππ\piΘΘ\Theta Тепер, з одного боку, для того, щоб справжня генерувала дані (тобто "існує"), повинна бути можливою змінною під , наприклад, мати ненульову ймовірність, ненульову щільність тощо; з іншого …

9 bayesian  prior  decision-theory  point-estimation 

Найпростіше визначення достатньої статистики з точки зору частістів дано тут у Вікіпедії . Однак я нещодавно натрапив на байєсівську книгу з визначеннямП( θ | x , t ) = P( θ | t )П(θ|х,т)=П(θ|т)P(\theta|x,t)=P(\theta|t). У посиланні сказано, що обидва рівнозначні, але я не бачу як. Крім того, на цій самій …

9 bayesian  mathematical-statistics  sufficient-statistics