Запитання з тегом «uninformative-prior»

Я шукаю неінформативні пріори для бета-розподілу для роботи з біноміальним процесом (Hit / Miss). Спочатку я думав про використання які створюють єдиний PDF, або Джефрі попереднього . Але я насправді шукаю пріорів, які мають мінімальний вплив на задній результат, і тоді я подумав про те, щоб скористатись неналежним попереднім значенням …

17 bayesian  prior  beta-distribution  uninformative-prior 

Чому навіть є неінформативні пріори? Вони не надають інформацію про . То навіщо їх використовувати? Чому б не використовувати лише інформативні пріори? Наприклад, припустимо θ ∈ [ 0 , 1 ] . Тоді є неінформативним попереднім для ?θθ\thetaθ ∈ [ 0 , 1 ]θ∈[0,1] \theta \in [0,1]θθ ∼ U( 0 …

12 bayesian  uninformative-prior  jeffreys-prior 

Я натрапив на це зображення у публікації блогу тут . Я був розчарований, що читання заяви не викликало у мене такого самого виразу обличчя, як це для цього хлопця. Отже, що мається на увазі під твердженням, що нульовою гіпотезою є те, як часто лікарі висловлюють неінформативний поперед? Це справді правда? …

11 hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior 

Виконуючи байєсівську лінійну регресію, потрібно призначити пріоритет для схилу і перехрестити b . Оскільки b - параметр розташування, має сенс призначити рівномірний попередній; однак, мені здається, що a схожий на параметр масштабу, і видавати уніформу перед ним видається неприродно.ааaббbббbааa З іншого боку, не зовсім правильно видавати звичайний неінформативний попередній Джефрі …

10 regression  bayesian  uninformative-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 

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