Pytania otagowane jako bayesian

Wnioskowanie bayesowskie jest metodą wnioskowania statystycznego, która polega na traktowaniu parametrów modelu jako zmiennych losowych i zastosowaniu twierdzenia Bayesa do wyprowadzenia subiektywnych stwierdzeń prawdopodobieństwa dotyczących parametrów lub hipotez, w zależności od obserwowanego zestawu danych.

2
W wnioskowaniu bayesowskim, dlaczego niektóre terminy są odrzucane z późniejszej predykcji?
W koniugacie Bayesa z analizą bayesowską Kevina Murphy'ego rozkładu Gaussa pisze, że tylna dystrybucja predykcyjna jest p(x∣D)=∫p(x∣θ)p(θ∣D)dθp(x∣D)=∫p(x∣θ)p(θ∣D)dθ p(x \mid D) = \int p(x \mid \theta) p(\theta \mid D) d \theta gdzie to dane, na których model jest dopasowany, a to dane niewidoczne. Nie rozumiem, dlaczego zależność od znika w pierwszym …
2
Dystrybucja beta po rzucie monetą
Bayesowska książka Kruschkego mówi o zastosowaniu dystrybucji beta do rzutu monetą, Na przykład, jeśli nie mamy wcześniejszej wiedzy innej niż wiedza, że ​​moneta ma stronę głowy i stronę ogona, jest to równoznaczne z wcześniejszym zaobserwowaniem jednej głowy i jednego ogona, co odpowiada a = 1 i b = 1. Dlaczego …
2
Czy metody bayesowskie są z natury sekwencyjne?
To znaczy, aby wykonać sekwencyjną analizę (nie wiadomo z góry dokładnie, ile danych zostanie zgromadzonych) metodami częstych wymaga szczególnej uwagi; nie można po prostu zbierać danych, dopóki wartość p nie stanie się wystarczająco mała lub przedział ufności nie będzie wystarczająco krótki. Ale czy przy analizie bayesowskiej jest to problem? Czy …
3
Jeffreys Prior dla rozkładu normalnego z nieznaną średnią i wariancją
Czytam wcześniejsze rozkłady i wcześniej obliczyłem Jeffreysa dla próbki normalnie rozmieszczonych zmiennych losowych o nieznanej średniej i nieznanej wariancji. Zgodnie z moimi obliczeniami, dla Jeffreysa przedtem obowiązuje: Tutaj matrycą informacji Fishera.jap ( μ , σ2)) = de t ( I)-----√= de t ( 1 / σ2)001 / ( 2 σ4))------------------√= …
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. …
2
Dlaczego twierdzenie Thomasa Bayesa było tak trudne?
To jest raczej pytanie o historię nauki, ale mam nadzieję, że jest to temat na ten temat. Czytałem, że Thomasowi Bayesowi udało się odkryć twierdzenie Bayesa dotyczące szczególnego przypadku przeora mundurowego, a nawet wtedy najwyraźniej miał z tym problem. Biorąc pod uwagę, jak banalne jest ogólne twierdzenie Bayesa w nowoczesnym …
4
Porównywanie oszacowania maksymalnego prawdopodobieństwa (MLE) i twierdzenia Bayesa
W twierdzeniu bayesowskim , a z książki, którą czytam, nazywa się prawdopodobieństwo , ale zakładam, że to tylko prawdopodobieństwo warunkowe od podane , prawda? p(x|y)xyp(y|x)=p(x|y)p(y)p(x)p(y|x)=p(x|y)p(y)p(x)p(y|x) = \frac{p(x|y)p(y)}{p(x)}p(x|y)p(x|y)p(x|y)xxxyyy Do największej wiarygodności stara się maksymalizować , prawda? Jeśli tak, to jestem bardzo zdezorientowany, ponieważ są zmiennymi losowymi, prawda? Aby zmaksymalizować jest po …
1
Manipulacja modelem regresji logistycznej
Chciałbym zrozumieć, co robi następujący kod. Osoba, która napisała kod, już tu nie pracuje i jest prawie całkowicie nieudokumentowana. Zostałem poproszony o zbadanie go przez kogoś, kto myśli „ to bayesowski model regresji logistycznej ” bglm <- function(Y,X) { # Y is a vector of binary responses # X is …
2
Dlaczego istnieją zalecenia, aby nie używać Jeffreysa lub priorów opartych na entropii dla samplerów MCMC?
Na swojej stronie wiki twórcy Stana stwierdzają: Niektóre zasady, których nie lubimy: niezmienność, Jeffreys, entropia Zamiast tego widzę wiele normalnych zaleceń dotyczących dystrybucji. Do tej pory korzystałem z metod bayesowskich, które nie polegały na próbkowaniu, i byłem zadowolony, że zrozumiałem, dlaczego był dobrym wyborem dla prawdopodobieństw dwumianowych.θ ∼ Beta ( …
12 bayesian  mcmc  prior  pymc  stan 
1
Bayesowskie modelowanie czasów oczekiwania pociągów: definicja modelu
To moja pierwsza próba, aby ktoś z obozu dla osób często odwiedzających przeprowadzał analizę danych bayesowskich. Przeczytałem kilka samouczków i kilka rozdziałów z Bayesian Data Analysis autorstwa A. Gelmana. Jako pierwszy mniej lub bardziej niezależny przykład analizy danych, który wybrałem, są czasy oczekiwania na pociąg. Zadałem sobie pytanie: jaki jest …
12 bayesian  pymc 
2
Prosty przykład pokazujący zalety Bayesian Model Averaging (BMA)
W swoich badaniach włączam podejście Bayesian Model Averaging (BMA) i wkrótce przedstawię kolegom moją prezentację na temat mojej pracy. Jednak BMA nie jest tak dobrze znany w mojej dziedzinie, więc po przedstawieniu im całej teorii i zanim faktycznie zastosuję ją do mojego problemu, chcę przedstawić prosty, ale pouczający przykład, dlaczego …
2
Parametry maksymalnego prawdopodobieństwa odbiegają od rozkładów bocznych
Mam funkcję prawdopodobieństwa dla prawdopodobieństwa moich danych biorąc pod uwagę niektóre parametry modelu , które chciałbym oszacować. Zakładając płaskie priorytety parametrów, prawdopodobieństwo jest proporcjonalne do prawdopodobieństwa a posteriori. Używam metody MCMC, aby zbadać to prawdopodobieństwo.L(d|θ)L(d|θ)\mathcal{L}(d | \theta)dddθ∈RNθ∈RN\theta \in \mathbf{R}^N Patrząc na wynikowy zbieżny łańcuch, stwierdzam, że parametry maksymalnego prawdopodobieństwa nie …
2
Jak Bayesianie weryfikują swoje metody przy użyciu metod symulacji Monte Carlo?
Tło : Mam doktorat z psychologii społecznej, gdzie statystyki teoretyczne i matematyka były ledwo ujęte w moich ilościowych zajęciach. Przez szkołę licencjacką i gradową uczyłem się (podobnie jak wielu z was również w naukach społecznych) poprzez „klasyczne” ramy częstokroć. Teraz Uwielbiam też R i za pomocą metod symulacyjnych w celu …
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.