Запитання з тегом «bayesian»

Чи можу я назвати модель, у якій теорема Байєса використовується "баєсовою моделлю"? Боюся, таке визначення може бути занадто широким. Отже, що саме є байєсівською моделлю?

34 machine-learning  bayesian 

Я розумію, що таке задній прогнозний розподіл , і я читав про задні передбачувальні перевірки , хоча мені ще не ясно, що він робить. Що саме є задній прогностичний чек? Чому деякі автори кажуть, що проведення задніх прогнозних перевірок "використовує дані двічі" і не слід ними зловживати? (або навіть, що …

33 bayesian  model-selection  posterior 

Я допомагаю своїм хлопцям, які зараз знаходяться в середній школі, розуміючи статистику, і я розглядаю початок з простих прикладів, не ігноруючи деякі погляди до теорії. Моєю метою було б дати їм найбільш інтуїтивний, але інструментально конструктивний підхід до вивчення статистики з нуля, щоб стимулювати їх інтерес до подальшої статистики та …

32 probability  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  teaching 

Існує ряд надійних оцінювачів масштабу . Помітним прикладом є середнє абсолютне відхилення, яке відноситься до стандартного відхилення як . У байєсівській системі існує ряд способів чітко оцінити розташування приблизно нормального розподілу (скажімо, нормального зараження сторонніми людьми), наприклад, можна припустити, що дані поширюються як при розподілі, так і по розподілу Лапласа. …

32 r  bayesian  estimation  standard-deviation  robust 

Morey et al (2015) стверджують, що інтервали довіри вводять в оману і є багато ухилів, пов'язаних з їх розумінням. Серед іншого вони описують точність помилок таким чином: Точність помилок Ширина довірчого інтервалу вказує на точність наших знань про параметр. Вузькі інтервали довіри показують точні знання, тоді як широкі довірчі помилки …

31 bayesian  confidence-interval  frequentist  precision 

У цій роботі талановитий дослідник Косма Шалізі стверджує, що для повного прийняття суб'єктивного байєсівського погляду необхідно також прийняти нефізичний результат того, що стрілка часу (дана потоком ентропії) насправді повинна йти назад . Це в основному спроба сперечатися проти максимальної ентропії / повністю суб'єктивного байєсівського погляду, висунутого та популяризованого Е.Т. Джейнес …

31 bayesian  entropy  maximum-entropy  philosophical 

Я дуже новачок у баєсівській статистиці, і це може бути дурним питанням. Тим не менш: Розглянемо достовірний інтервал з попереднім, який визначає рівномірний розподіл. Наприклад, від 0 до 1, де 0 до 1 являє собою весь спектр можливих значень ефекту. Чи в цьому випадку 95% достовірний інтервал буде дорівнює довірчому …

31 bayesian  confidence-interval  estimation  prior  credible-interval 

У цій публікації в блозі Ендрю Гелмана є такий пасаж: Моделі Байєса 50 років тому здаються безнадійно простими (за винятком, звичайно, простих проблем), і я думаю, що байєсівські моделі сьогодні будуть здаватися безнадійно простими, 50 років тому. (Просто для простого прикладу: ми, мабуть, повинні регулярно використовувати t, а не звичайні …

30 distributions  bayesian  normal-distribution  model  robust 

Я поясню свою проблему на прикладі. Припустимо, ви хочете передбачити дохід фізичної особи за деякими ознаками: {Вік, стать, країна, регіон, місто}. У вас такий навчальний набір даних train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train CountryID RegionID …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

Припустимо, у нас є випадкова величина . Якщо були істинним параметром, функцію вірогідності слід максимізувати, а похідну дорівнює нулю. Це основний принцип, що стоїть за оцінкою максимальної ймовірності.X∼f(x|θ)X∼f(x|θ)X \sim f(x|\theta)θ0θ0\theta_0 Як я розумію, інформація про Фішера визначається як I(θ)=E[(∂∂θf(X|θ))2]I(θ)=E[(∂∂θf(X|θ))2]I(\theta) = \Bbb E \Bigg[\left(\frac{\partial}{\partial \theta}f(X|\theta)\right)^2\Bigg ] Таким чином, якщо - істинний …

29 bayesian  maximum-likelihood  likelihood  intuition  fisher-information 

Я раніше мав справу з класифікатором Naive Bayes . Я читав про багаточленних наївних байесах останнім часом. Також задня ймовірність = (попередня * ймовірність) / (докази) . Єдина головна різниця (програмуючи ці класифікатори), яку я виявив між Naive Bayes та Multinomial Naive Bayes, полягає в тому, що Мультиноміальний Naive Bayes …

29 bayesian  classification  text-mining  naive-bayes 

Мені здається, що лише два пакети R здатні виконувати приховане розподілення Діріхле : Один є ldaавтором Джонатана Чанга; а другий topicmodelsавтор - Беттіна Грюн та Курт Горник. Які відмінності між цими двома пакетами щодо продуктивності, деталей реалізації та розширюваності?

29 r  bayesian  text-mining  topic-models  latent-dirichlet-alloc 

Зачинено. Це питання поза темою . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб воно було тематичним для перехресної перевірки. Закрито 2 роки тому . Я використовую caret, щоб запустити перехрещений випадковий ліс над набором даних. Змінна Y - фактор. У моєму наборі даних немає NaN, Inf …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

Статистика.com опублікував проблему тижня: рівень шахрайства з житловим страхуванням становить 10% (один із десяти претензій є шахрайським). Консультант запропонував систему машинного навчання для розгляду претензій та класифікації їх як шахрайства чи без шахрайства. Система на 90% ефективніше виявляє шахрайські претензії, але лише 80% ефективна в правильній класифікації заяв про не …

28 probability  bayesian  puzzle 

Чим відрізняється Байєсова мережа від процесу Маркова? Я вважав, що розумію принципи обох, але тепер, коли мені потрібно порівняти два, я відчуваю себе втраченим. Вони означають для мене майже те саме. Звичайно, це не так. Також вдячні посилання на інші ресурси.

28 bayesian  references  modeling  markov-process  bayesian-network