Запитання з тегом «posterior»

У групі студентів є 2 з 18, які є лівшею. Знайдіть задній розподіл ліворуких студентів у популяції, припускаючи, що раніше неінформативний. Підсумуйте результати. За даними літератури 5-20% людей - лівші. Враховуйте цю інформацію в попередньому і обчислюйте нову задню. Я знаю, що тут слід використовувати бета-розподіл . По-перше, значення αα\alpha …

124 distributions  bayesian  prior  posterior 

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 розумію, що таке "Задник", але я не впевнений, що означає остання? Чим 2 різні? Кевін П Мерфі вказував у своєму підручнику " Машинне навчання: ймовірнісна перспектива" , що це "стан внутрішньої віри". Що це насправді означає? У мене було враження, що "Пріор" представляє вашу внутрішню віру чи упередженість, де …

31 posterior  definition 

Ми знаємо, що у разі правильного попереднього розповсюдження, P(θ∣X)=P(X∣θ)P(θ)P(X)P(θ∣X)=P(X∣θ)P(θ)P(X)P(\theta \mid X) = \dfrac{P(X \mid \theta)P(\theta)}{P(X)} ∝ Р( X∣ θ ) П( θ )∝П(X∣θ)P(θ) \propto P(X \mid \theta)P(\theta) . Звичайне обгрунтування цього кроку полягає в тому, що граничний розподіл , є постійним відносно і може бути ігнорований при виведенні заднього розподілу.XXXθP(X)P(X)P(X)θθ\theta …

22 distributions  bayesian  prior  posterior 

Я знаю, що пріори не повинні бути належними і що ймовірність функції не інтегрується до 1. Але чи повинен задній бути правильним розподілом? Які наслідки, якщо це / ні?

21 distributions  bayesian  posterior 

Якщо пріоритет і ймовірність сильно відрізняються один від одного, то іноді виникає ситуація, коли задній не схожий ні на один. Дивіться, наприклад, цю картинку, яка використовує звичайні розподіли. Хоча це математично правильно, це, схоже, не відповідає моїй інтуїції - якщо дані не збігаються з моїми твердими переконаннями або даними, я …

21 bayesian  prior  posterior  likelihood 

Я чув почуття, що Джейнес стверджує, що лікарі-оператори працюють з "неявним попереднім". Що це або є ці неявні пріори? Чи означає це, що періодичні моделі - це все особливі випадки байєсівських моделей, які чекають їх пошуку?

20 bayesian  prior  posterior  frequentist 

Стаття «Коефіцієнти, які постійно оновлюються» згадується історія рибалки на Лонг-Айленді, який буквально завдячує своїм життям Байєсовій статистиці. Ось коротка версія: На човні посеред ночі стоять два рибалки. Поки один спить, інший падає в океан. Човен продовжує тролею на автопілоті всю ніч, поки перший хлопець нарешті не прокинеться і не сповістить …

19 probability  bayesian  posterior  bayes 

Я розумію, що при використанні байєсівського підходу для оцінки значень параметрів: Задній розподіл - це поєднання попереднього розподілу та розподілу ймовірності. Ми моделюємо це, генеруючи вибірку з заднього розподілу (наприклад, використовуючи алгоритм Metropolis-Hasting для генерації значень, і приймаємо їх, якщо вони перевищують певний поріг ймовірності належати до заднього розподілу). Після …

19 bayesian  inference  simulation  mcmc  posterior 

Часто стверджується, що байєсівська рамка має велику перевагу в інтерпретації (над частотою), оскільки вона обчислює ймовірність параметра, заданого даними - замість як у частістські рамки. Все йде нормально.p ( x | θ )p ( θ | x )p(θ|x)p(\theta|x)p ( x | θ )p(x|θ)p(x|\theta) Але, ціле рівняння засноване на: p ( …

18 bayesian  interpretation  prior  likelihood  posterior 

Це дуже просте запитання, але я не можу знайти виведення ні в Інтернеті, ні в книзі. Мені б хотілося побачити, як один баєс оновляє багатоваріантний нормальний розподіл. Наприклад: уявіть це P(x|μ,Σ)P(μ)==N(μ,Σ)N(μ0,Σ0).P(x|μ,Σ)=N(μ,Σ)P(μ)=N(μ0,Σ0). \begin{array}{rcl} \mathbb{P}({\bf x}|{\bf μ},{\bf Σ}) & = & N({\bf \mu}, {\bf \Sigma}) \\ \mathbb{P}({\bf \mu}) &= & N({\bf \mu_0}, …

18 bayesian  normal-distribution  matrix  posterior  linear-algebra 

У мене наступне зображення, яке мені було сказано, є ілюстрацією того, як задній розподіл ймовірностей є комбінацією попереднього та вірогідного розподілів. Мені сказали, що в зображенні щось не так, а саме те, що задній розподіл не може мати вигляд, який він надає формі функції ймовірності. Але я з усіх сил …

17 distributions  posterior 

Я аналізую набір даних, використовуючи модель змішаних ефектів з одним фіксованим ефектом (умовою) та двома випадковими ефектами (учасник, обумовлений в рамках проекту та пари). Модель була згенерована з lme4пакетом: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Далі я провів перевірку коефіцієнта ймовірності цієї моделі проти моделі без фіксованого ефекту (умови) і маю суттєву різницю. У моєму …

16 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

Мені потрібно «навчитися» розподілу біваріантного гаусса з кількома зразками, але гарна гіпотеза щодо попереднього розподілу, тому я хотів би скористатися байєсівським підходом. Я визначив своє попереднє: P(μ)∼N(μ0,Σ0)P(μ)∼N(μ0,Σ0) \mathbf{P}(\mathbf{\mu}) \sim \mathcal{N}(\mathbf{\mu_0},\mathbf{\Sigma_0}) μ0=[00] Σ0=[160027]μ0=[00] Σ0=[160027] \mathbf{\mu_0} = \begin{bmatrix} 0 \\ 0 \end{bmatrix} \ \ \ \mathbf{\Sigma_0} = \begin{bmatrix} 16 & 0 \\ …

15 distributions  bayesian  estimation  covariance  posterior 

Я помічав, що у багатьох практичних програмах методики на основі MCMC використовуються для оцінки параметра, навіть якщо задній є аналітичним (наприклад, тому, що пріори були сполученими). Для мене має сенс використовувати MAP-оцінки, а не оцінки на основі MCMC. Чи може хтось зазначити, чому MCMC все ще є відповідним методом за …

13 bayesian  mcmc  posterior