Pytania otagowane jako bayesian-network

Sieć bayesowska jest probabilistycznym ukierunkowanym grafem acyklicznym. Węzły reprezentują zmienne losowe w sensie bayesowskim (obserwowalne lub nieobserwowalne); krawędzie reprezentują zależności warunkowe między węzłami.





1
Obliczanie powtarzalności efektów z modelu Lmer
Właśnie natknąłem się na ten artykuł , który opisuje, jak obliczyć powtarzalność (aka niezawodność, aka korelacja wewnątrzklasowa) pomiaru za pomocą modelowania efektów mieszanych. Kod R byłby następujący: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted repeatability …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

1
Od sieci bayesowskich po sieci neuronowe: w jaki sposób można zastosować regresję wielowymiarową do sieci z wieloma wyjściami
Mam do czynienia z bayesowskim hierarchicznym modelem liniowym , tutaj sieć go opisująca. YYY oznacza dzienną sprzedaż produktu w supermarkecie (zaobserwowano). XXX jest znaną matrycą regresorów, w tym cen, promocji, dnia tygodnia, pogody i świąt. S.S.S to nieznany ukryty poziom zapasów każdego produktu, który powoduje najwięcej problemów i który uważam …

2
Modele równań strukturalnych (SEM) a sieci bayesowskie (BN)
Terminologia tutaj to bałagan. „Równanie strukturalne” jest tak samo niejasne jak „most architektoniczny”, a „sieć bayesowska” nie jest z natury bayesowska . Co więcej, Judea Pearl , bóg przyczynowości, mówi, że obie szkoły modeli są prawie identyczne. Jakie są ważne różnice? (Zdumiewające dla mnie, strona Wikipedii dla SEM nie zawiera …

3
Zrozumienie teorii separacji d w przyczynowych sieciach bayesowskich
Próbuję zrozumieć logikę d-separacji w przyczynowych sieciach bayesowskich. Wiem, jak działa algorytm, ale nie do końca rozumiem, dlaczego „przepływ informacji” działa zgodnie z tym, co podano w algorytmie. Na przykład na powyższym wykresie, zastanówmy się, że podano nam tylko X i nie zaobserwowano żadnej innej zmiennej. Następnie zgodnie z zasadami …


4
Czy krawędzie na ukierunkowanym wykresie acyklicznym reprezentują związek przyczynowy?
Studiuję probabilistyczne modele graficzne , książkę do samodzielnej nauki. Czy krawędzie na ukierunkowanym wykresie acyklicznym (DAG) reprezentują relacje przyczynowe? Co jeśli chcę zbudować sieć bayesowską , ale nie jestem pewien co do kierunku strzałek? Wszystkie dane pokażą mi, że zaobserwowano korelacje, a nie wzajemne powiązania między nimi. Wiem, że pytam …


2
Jakie są zalety korzystania z bayesowskiej sieci neuronowej
Ostatnio przeczytałem kilka artykułów na temat bayesowskiej sieci neuronowej (BNN) [Neal, 1992] , [Neal, 2012] , która podaje zależność prawdopodobieństwa między wejściem a wyjściem w sieci neuronowej. Trenowanie takiej sieci neuronowej odbywa się za pośrednictwem MCMC, która różni się od tradycyjnego algorytmu propagacji wstecznej. Moje pytanie brzmi: Jaka jest zaleta …

1
Dokładny test Fishera i rozkład hipergeometryczny
Chciałem lepiej zrozumieć dokładny test Fishera, więc wymyśliłem następujący przykład zabawki, w którym f i m odpowiada płci męskiej i żeńskiej, a n i y odpowiada takiemu „zużyciu sody”: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Oczywiście jest to drastyczne uproszczenie, ale nie chciałem, aby kontekst przeszkadzał. …

1
Koc Markowa a normalna zależność w sieci bayesowskiej
Kiedy czytałem o sieci bayesowskiej, natrafiłem na termin „ koc Markowa ” i poważnie pomyliłem się z jego niezależnością w grafie sieci bayesowskiej. Koc Markowa krótko mówi, że każdy węzeł zależy tylko od jego rodziców, dzieci i rodziców dzieci [jest to szary obszar dla węzła A na zdjęciu]. Jakie jest …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.