Запитання з тегом «bayesian»

У книзі Джейнса "Теорія ймовірностей: Логіка науки" , Джейнс є глава (гл 18) під назвою " р розподіл і правила успадкування" , в якому він вводить ідею А р розподілів, які цей уривок допомагає проілюструвати:АpАpA_pАpАpA_p [...] Щоб побачити це, уявіть собі ефект отримання нової інформації. Припустимо, ми кинули монету п'ять …

25 probability  bayesian  beta-distribution 

У мене є два набори даних, один із набору фізичних спостережень (температур) та один із ансамблю числових моделей. Я роблю аналіз ідеальної моделі, припускаючи, що модельний ансамбль є справжньою, незалежною вибіркою, і перевіряю, чи спостереження проведені з цього розподілу. Статистику, яку я підрахував, нормалізується і теоретично повинна бути стандартним нормальним …

25 bayesian  goodness-of-fit 

В останній статті, що обговорює недоліки, покладаючись на значення p для статистичного висновку, яке називається "Матриця проти Сіракузано та Студент проти Фішера, статистичне значення для випробування" (DOI: 10.1111 / j.1740-9713.2011.00511.x), Стівен Т. Зіляк виступає проти використання р-значень. У заключних параграфах він говорить: Дані - це одне, про що ми вже …

25 r  hypothesis-testing  statistical-significance  bayesian  p-value 

Мені було цікаво, як байєси в спільноті CrossValided розглядають проблему невизначеності моделі та як вони вважають за краще вирішувати її? Я спробую поставити своє запитання у двох частинах: Наскільки важливо (на ваш досвід / думку) стосується невизначеності моделі? Я не знайшов жодного документу, який би займався цим питанням, у спільноті …

25 machine-learning  bayesian  model-selection 

Отже, я вважаю, що я гідно розумію основи частого періодичного вірогідності та статистичного аналізу (і як погано це можна використовувати). У частістському світі є сенс задати таке питання, як "чи відрізняється цей розподіл від такого розподілу", оскільки дистрибуції вважаються реальними, об'єктивними та незмінними (як мінімум для даної ситуації), і тому …

25 distributions  bayesian 

Тому я щойно закінчив читати чудову книгу « Вступ до емпіричного байєса» . Я вважав, що книга чудова, але будувати пріорі з даних почувалося не так. Мене навчали, що ви придумали план аналізу, потім ви збираєте дані, потім перевіряєте гіпотезу, яку ви визначили раніше в своєму плані аналізу. Коли ви …

24 machine-learning  hypothesis-testing  bayesian  empirical-bayes 

Відповідно до цього та цієї відповіді, автоенкодери здаються технікою, яка використовує нейронні мережі для зменшення розмірів. Мені хотілося б додатково знати, що таке варіаційний автокодер (його основні відмінності / переваги перед «традиційними» автоенкодерами), а також, які основні навчальні завдання для цих алгоритмів використовуються.

24 machine-learning  bayesian  deep-learning  autoencoders  variational-bayes 

Я пишу короткий теоретичний нарис курсу байесівської статистики (в економічній галузі магістра) про неінформативні пріори, і я намагаюся зрозуміти, які кроки у розвитку цієї теорії. Наразі на моїй шкалі часу зроблено три основні етапи: принцип байдужості Лапласа (1812), неінваріантні пріори (Джеффріс (1946)), попередній посилання Бернардо (1979). З мого огляду літератури …

24 bayesian  references  prior  history 

Зараз я працюю над проблемою, де мені потрібно розробити алгоритм ланцюга Маркова Монте-Карло (MCMC) для моделі простору стану. Щоб мати змогу вирішити задачу, мені було надано таку ймовірність : p ( τ ) = 2I ( τ > 0) / (1+ τ 2 ). τ - стандартне відхилення x .ττ\tauττ\tauττ\tauτ2τ2\tau^2ττ\tauххx …

24 distributions  bayesian  prior  state-space-models  cauchy 

Це питання, що повторюється (див. Цю публікацію , цю публікацію та цю публікацію ), але у мене інший виток. Припустимо, у мене є купа зразків із загального пробовідбору MCMC. Для кожного зразка я знаю значення ймовірності журналу та журналу попереднього . Якщо це допомагає, я також знаю значення ймовірності журналу …

24 machine-learning  bayesian  sampling  mcmc  likelihood 

Зазвичай теорія ймовірностей викладається з аксіомами Колгоморова. Чи приймають байєси також аксіоми Колмогорова?

24 probability  bayesian  kolmogorov-axioms 

Тож це питання злегка безладний, але я включаю барвисті графіки, щоб компенсувати це! Спочатку передумови, а потім питання. Фон Скажімо, у вас -вимірний мультиноміальний розподіл з рівними ймовірностями по категоріям. Нехай π = ( π 1 , … , π n ) - нормовані відліки ( c ) від цього …

24 distributions  bayesian  bootstrap  multinomial  dirichlet-distribution 

Мені цікаво дізнатись, як розробити географічне наближення якогось епіцентру на основі даних спалаху Джона Снігової Холери. Яке статистичне моделювання можна використовувати для вирішення такої проблеми без попереднього знання місця розташування свердловин. Як загальна проблема, ви мали б доступний час, розташування відомих точок та пішохідну стежку спостерігача. Метод, який я шукаю, …

23 bayesian  spatial  epidemiology  gis 

Я хотів задати питання, натхнене відмінною відповіддю на запит про інтуїцію бета-розподілу. Я хотів краще зрозуміти деривацію для попереднього розподілу середнього середнього. Схоже, Девід резервує параметри від середнього та діапазону. За припущенням, що середнє значення а стандартне відхилення , чи можете ви відмовитись від і , розв’язавши ці два рівняння: …

23 bayesian  prior 

Я переглядав літературу про регуляризацію, і часто бачу абзаци, що пов'язують регулятизацію L2 з Гауссовим попереднім, а L1 з Лапласом, орієнтованим на нуль. Я знаю, як виглядають ці пріори, але я не розумію, як це означає, наприклад, ваги в лінійній моделі. У L1, якщо я правильно розумію, ми очікуємо, що …

23 regression  bayesian  prior  regularization  laplace-distribution