Запитання з тегом «bayesian»

В даний час я вивчаю ієрархічні байєсові моделі за допомогою JAGS від R, а також pymc за допомогою Python ( "Байєсівські методи для хакерів" ). Я можу отримати певну інтуїцію з цього посту : "ви закінчите купу купу чисел, яка виглядає" так, ніби "вам якимось чином вдалося взяти незалежні вибірки …

9 bayesian  mcmc  expectation-maximization 

У філогенетиці філогенетичні дерева часто будують за допомогою MLE або Bayesian аналізу. Часто в байєсівській оцінці використовується рівна квартира. Як я розумію, байєсівська оцінка - це ймовірність оцінки, яка містить попередній показник. Моє запитання: якщо ви використовуєте квартиру до того, чи відрізняється вона від простого аналізу ймовірності?

9 bayesian  confidence-interval  maximum-likelihood  likelihood  phylogeny 

Як обчислити відповідний попередній час, якщо у вас є помилка вимірювання приладу? Цей параграф є з книги Крессі "Статистика просторово-часових даних": Часто трапляється, що є якась попередня інформація щодо дисперсії помилок вимірювань, що дозволяє задавати досить інформативну модель параметрів. Наприклад, якщо ми припускаємо умовно незалежні помилки вимірювання, які є iid …

9 bayesian  standard-error  error  prior  measurement-error 

Я читаю "Причинність" Юдеї Перл (друге видання 2009 р.) Та в розділі 1.1.5 Умовна незалежність та графоїди, він говорить: Далі наводиться (частковий) перелік властивостей, задоволених умовною залежністю незалежності (X_ || _Y | Z). Симетрія: (X_ || _ Y | Z) ==> (Y_ || _X | Z). Розкладання: (X_ || _ …

9 self-study  bayesian 

Я працюю над прикладами в аналізі даних Doing Bayesian Kruske , зокрема експоненціальної пуассонової ANOVA в гл. 22, який він подає як альтернативу часто-часто-тестовим тестам незалежності для таблиць на випадок надзвичайних ситуацій. Я бачу, як ми отримуємо інформацію про взаємодії, які трапляються більш-менш часто, ніж можна було б очікувати, якби …

9 r  bayesian  effect-size  contingency-tables 

Я проходжу курс «Вступ до Байєса» і мені виникають труднощі в розумінні прогнозних розподілів. Я розумію, чому вони корисні, і я знайомий з визначенням, але є деякі речі, які я не зовсім розумію. 1) Як отримати правильний прогнозний розподіл для вектора нових спостережень Припустимо, що ми побудували модель вибірки для …

9 bayesian  prediction 

З математичної точки зору теорема Байєса має для мене ідеальний сенс (тобто виведення та доведення), але те, що я не знаю, є чи немає приємного геометричного чи графічного аргументу, який може бути показаний для пояснення теореми Байєса. Я спробував Гуглінг навколо, щоб відповісти на це, і на диво, я не …

9 bayesian  bayes  geometry 

Я вивчаю різні методи точкового оцінювання і читаю, що при використанні оцінок MAP проти ML, коли ми використовуємо "єдиний попередній", оцінки однакові. Чи може хтось пояснити, що таке "рівномірний" пріоритет, і навести кілька (простих) прикладів, коли оцінки MAP та ML будуть однаковими?

9 machine-learning  probability  bayesian  estimation  maximum-likelihood 

Скажімо, я роблю аналіз, дивлячись на конкретний стан здоров'я. Мене цікавить різниця в тій мірі між пацієнтами та контрольними групами, і чи відрізняється різниця від 0. У минулому були проведені дослідження, що розглядали мій той самий дослідницький питання та міру здоров’я, але в різних зразках пацієнтів. У своєму байєсівському аналізі …

9 bayesian  meta-analysis  case-control-study 

Більшість цього є фоном, до кінця пропустіть, якщо ви вже знаєте достатньо про технологічні суміші Діріхле . Припустимо , я моделюючи деякі дані приходять з суміші процесів Діріхле, тобто нехай і зумовлюють припустимоЖ∼ D ( α H)Ж∼D(αН)F \sim \mathcal D(\alpha H)ЖЖFYi∼я i d∫f( у| θ)F( дθ ) .Yi∼iiг∫f(у|θ)Ж(гθ).Y_i \stackrel {iid}{\sim} …

9 bayesian  nonparametric-bayes 

Мені хотілося б обернути голову навколо цієї теми, але навчитися з довідок та навчальних посібників важко, оскільки існує багато прогалин, які зазвичай заповнюються підручниками. Якщо це важливо, я маю відносно сильний математичний досвід, як і докторський ступінь. з прикладної математики (CFD, якщо бути точнішим).

9 bayesian  nonparametric  references  nonparametric-bayes 

Чи має Stan (зокрема, rstan) вбудовані засоби для генерації прогнозних заднього розподілу? Зробити розподіл із стандартної форми не важко, але я б краще не винаходив колесо.

9 bayesian  posterior  stan 

Загальновідомо, що оскільки у вас є більше доказів (скажімо у вигляді більших для iid прикладів), байєсівський пріоритет стає «забутим», і більшість висновків впливає на докази (або ймовірність).nnnnnn Це легко побачити для різних конкретних випадків (наприклад, Бернуллі з бета-версією чи інші типи прикладів) - але чи є спосіб це побачити в …

9 bayesian  prior 

Мені цікаво, чи є якісь стандартні розподіли на підмножини цілих чисел . Еквівалентно, ми могли б виразити це як розподіл на довжині вектора бінарних результатів, наприклад, якщо то відповідає вектору .{1,2,...,J}{1,2,...,J}\{1, 2, ..., J\}JJJJ=5J=5J = 5{1,3,5}{1,3,5}\{1, 3, 5\}(1,0,1,0,1)(1,0,1,0,1)(1, 0, 1, 0, 1) В ідеалі те, що я шукаю, - це …

9 bayesian  discrete-data 

Наступні трансплантати взяті з цієї статті . Я новачок у завантажувальній програмі та намагаюся реалізувати параметричне, напівпараметричне та непараметричне завантажувальне завантаження для лінійної змішаної моделі з R bootпакетом. R код Ось мій Rкод: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) fixef(fm1Cult) boot.fn …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography