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.

7
Ile do zapłaty? Praktyczny problem
To nie jest pytanie do pracy w domu, ale prawdziwy problem, przed którym stoi nasza firma. Niedawno (2 dni temu) zamówiliśmy u dystrybutora 10000 etykiet produktów. Dealer jest niezależną osobą. Otrzymuje etykiety wyprodukowane z zewnątrz, a firma dokonuje płatności na rzecz dealera. Każda etykieta kosztuje dokładnie 1 USD dla firmy. …
8
Jaki jest dobry, przekonujący przykład, w którym wartości p są przydatne?
Moje pytanie w tytule jest oczywiste, ale chciałbym nadać mu pewien kontekst. ASA opublikowała na początku tego tygodnia oświadczenie „w sprawie wartości p: kontekst, proces i cel ”, nakreślając różne powszechne błędne przekonania o wartości p i zalecając ostrożność, aby nie używać jej bez kontekstu i przemyślenia (co można powiedzieć …
9
Lista sytuacji, w których podejście bayesowskie jest prostsze, bardziej praktyczne lub wygodniejsze
Odbyło się wiele debat w statystykach między Bayesianami a częstymi. Generalnie uważam, że są one raczej odrażające (choć myślę, że to umarło). Z drugiej strony spotkałem kilka osób, które przyjmują całkowicie pragmatyczne spojrzenie na ten problem, mówiąc, że czasem wygodniej jest przeprowadzić analizę częstokroć, a czasem łatwiej przeprowadzić analizę bayesowską. …
8
Bayesianie: niewolnicy funkcji prawdopodobieństwa?
W swojej książce „All of Statistics” prof. Larry Wasserman przedstawia następujący przykład (11.10, strona 188). Załóżmy, że mamy gęstość taką, że , gdzie jest znaną (nieujemną, całkowitą) funkcją, a stała normalizacyjna jest nieznana .faffg c > 0fa( x ) = csol( x )f(x)=cg(x)f(x)=c\,g(x)solggc > 0c>0c>0 Interesują nas te przypadki, w …
6
Gdzie się podziała debata częstokrzyści z Bayesa?
Świat statystyki został podzielony między częstochroniarzy i Bayesianów. W dzisiejszych czasach wydaje się, że wszyscy robią trochę obu. Jak to może być? Jeśli różne podejścia są odpowiednie dla różnych problemów, dlaczego ojcowie założyciele statystyk tego nie widzieli? Alternatywnie, czy debatę wygrały Frequentists, a prawdziwi subiektywni Bayesianie przeszli na teorię decyzji?
2
Regresja Bayesa: jak to się robi w porównaniu do regresji standardowej?
Mam pytania dotyczące regresji bayesowskiej: Biorąc pod uwagę standardową regresję jako . Jeśli chcę zmienić to w regresję bayesowską, czy potrzebuję wcześniejszych dystrybucji zarówno dla β 0, jak i β 1 (czy to nie działa w ten sposób)?y= β0+ β1x + εy=β0+β1x+εy = \beta_0 + \beta_1 x + \varepsilonβ0β0\beta_0β1β1\beta_1 W …
10
Kim są częstokroć?
Mieliśmy już wątek z pytaniem, kim są Bayesianie, i jeden z pytaniem, czy częsterzy to Bayesianie , ale nie było wątku, w którym pytano bezpośrednio, kto jest częstokroć ? To pytanie zostało zadane przez @whuber jako komentarz do tego wątku i wymaga odpowiedzi. Czy istnieją (czy są jacyś samozidentyfikowani częstokroć)? …
5
Przykłady podejścia bayesowskiego i częstego dającego różne odpowiedzi
Uwaga: Jestem świadomy filozoficznych różnic między statystykami bayesowskimi i częstymi. Na przykład „jakie jest prawdopodobieństwo, że moneta na stole jest głowami”, nie ma sensu w statystykach częstych, ponieważ ma już wylądowane głowy lub reszki - nie ma w tym nic probabilistycznego. Zatem pytanie nie ma odpowiedzi w kategoriach częstych. Ale …
6
Samouczek statystyki bayesowskiej
Próbuję przyspieszyć w statystykach bayesowskich. Mam trochę tła statystyk (STAT 101), ale nie za dużo - myślę, że mogę zrozumieć wcześniejsze, późniejsze i prawdopodobieństwo: D. Nie chcę jeszcze czytać podręcznika bayesowskiego. Wolałbym czytać ze źródła (preferowana strona internetowa), który szybko mnie przyspieszy. Coś w tym stylu , ale ma więcej …
2
Dlaczego Bayesjanin nie może patrzeć na pozostałości?
W artykule „Dyskusja: Czy ekolodzy powinni zostać Bayesianami?” Brian Dennis przedstawia zaskakująco zrównoważony i pozytywny pogląd na statystyki bayesowskie, kiedy wydaje się, że jego celem jest ostrzeganie ludzi przed tym. Jednak w jednym akapicie, bez żadnych cytatów ani uzasadnień, mówi: Widzisz, Bayesianie nie mogą patrzeć na swoje pozostałości. Naruszenie zasady …
2
Co mówi odwrotność macierzy kowariancji o danych? (Intuicyjnie)
Jestem ciekawy natury Σ−1Σ−1\Sigma^{-1} . Czy ktoś może powiedzieć coś intuicyjnego na temat „Co Σ−1Σ−1\Sigma^{-1} mówi o danych?” Edytować: Dziękuję za odpowiedzi Po wzięciu świetnych kursów chciałbym dodać kilka punktów: Jest to miara informacji, tj. to ilość informacji wzdłuż kierunku x .xTΣ−1xxTΣ−1xx^T\Sigma^{-1}xxxx Dwoistość: Od jest dodatnio określona, więc jest Σ …
3
Interpretacja predyktora i / lub odpowiedzi transformowanej logarytmicznie
Zastanawiam się, czy ma to znaczenie w interpretacji, czy transformowane są tylko zmienne zależne, zależne i niezależne, czy tylko zmienne niezależne. Rozważ przypadek log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Mogę interpretować IV jako wzrost procentowy, ale jak to się zmienia, kiedy mam log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error …
46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 
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.