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.

5
Czy przedziały ufności są przydatne?
W statystyce częstokrzyskiej 95% przedział ufności to procedura generowania przedziału, która, jeśli powtórzona nieskończoną liczbę razy, zawierałaby prawdziwy parametr w 95% przypadków. Dlaczego to jest przydatne? Przedziały ufności są często źle rozumiane. Są to nie przerwa, że możemy być w 95% pewien, że parametr jest (o ile nie używasz podobny …
2
Czy właściwe wcześniejsze i potęgowane prawdopodobieństwo może prowadzić do niewłaściwej tylnej choroby?
(To pytanie jest inspirowana przez tego komentarza z Xi'an ). Dobrze wiadomo, że jeśli poprzednia dystrybucja jest właściwa, a prawdopodobieństwo jest dobrze określone, to rozkład tylny jest poprawne prawie na pewno.π(θ)π(θ)\pi(\theta)L(θ|x)L(θ|x)L(\theta | x)π(θ|x)∝π(θ)L(θ|x)π(θ|x)∝π(θ)L(θ|x)\pi(\theta|x)\propto \pi(\theta) L(\theta|x) W niektórych przypadkach używamy zamiast tego temperowanego lub potęgowanego prawdopodobieństwa, prowadzącego do pseudo-tylnej π~(θ|x)∝π(θ)L(θ|x)απ~(θ|x)∝π(θ)L(θ|x)α\tilde\pi(\theta|x)\propto \pi(\theta) …
5
Co dokładnie oznacza pożyczanie informacji?
Często ludzie mówią o pożyczaniu lub udostępnianiu informacji w bayesowskich modelach hierarchicznych. Nie mogę uzyskać prostej odpowiedzi na temat tego, co to właściwie oznacza i czy jest to unikalne dla bayesowskich modeli hierarchicznych. W pewnym sensie mam pomysł: niektóre poziomy w twojej hierarchii mają wspólny parametr. Nie mam jednak pojęcia, …
2
Estymator Bayesa jest odporny na uprzedzenia selekcyjne
Czy estymatory Bayesa są odporne na stronniczość selekcji? Większość artykułów omawiających oszacowanie w dużym wymiarze, np. Dane o sekwencji całego genomu, często porusza kwestię błędu selekcji. Błąd selekcji wynika z faktu, że chociaż mamy tysiące potencjalnych predyktorów, tylko kilka zostanie wybranych, a wnioskowanie zostanie przeprowadzone na wybranych. Proces przebiega zatem …
1
Bayesowski kolec i płyta kontra metody karane
Czytam slajdy Stevena Scotta o pakiecie BSTS R. (Znajdziesz je tutaj: slajdy ). W pewnym momencie, mówiąc o włączeniu wielu regresorów do strukturalnego modelu szeregów czasowych, wprowadza on priory wartości szczytowej współczynnika regresji i mówi, że są one lepsze w porównaniu z metodami karanymi. Scott mówi, odwołując się do przykładu …
3
Szacowanie parametrów bayesowskich czy testowanie hipotez bayesowskich?
Wydaje się, że w społeczności bayesowskiej trwa debata na temat tego, czy powinniśmy przeprowadzać szacowanie parametrów bayesowskich czy testowanie hipotez bayesowskich. Jestem zainteresowany pozyskiwaniem opinii na ten temat. Jakie są względne mocne i słabe strony tych podejść? W jakich kontekstach jedno jest bardziej odpowiednie niż drugie? Czy powinniśmy przeprowadzać zarówno …
2
Dlaczego klasyfikator Bayesa jest idealnym klasyfikatorem?
Jest uważany za idealny przypadek, w którym struktura prawdopodobieństwa leżąca u podstaw kategorii jest doskonale znana. Dlaczego dzięki klasyfikatorowi Bayes osiągamy najlepszą wydajność, jaką można osiągnąć? Jaki jest na to formalny dowód / wyjaśnienie? Jak zawsze używamy klasyfikatora Bayesa jako punktu odniesienia do porównywania wydajności wszystkich innych klasyfikatorów.
3
Zrozumienie koniugatu Beta przed wnioskiem Bayesa o częstotliwości
Poniżej znajduje się fragment wprowadzenia Bolstad do statystyki bayesowskiej . Dla wszystkich tych ekspertów może to być trywialne, ale nie rozumiem, w jaki sposób autor stwierdza, że ​​nie musimy wykonywać żadnej integracji, aby obliczyć prawdopodobieństwo późniejsze dla pewnej wartości . Rozumiem drugie wyrażenie, którym jest proporcjonalność i skąd pochodzą wszystkie …
1
Czy statystycy wykorzystują wcześniejszą pracę Jeffreysa w rzeczywistej pracy stosowanej?
Kiedy dowiedziałem się o wcześniejszym Jeffreysu w mojej klasie wnioskowania statystycznego, moi profesorowie brzmieli tak, jakby był interesujący głównie ze względów historycznych, a nie dlatego, że ktokolwiek mógłby z niego skorzystać. Potem, kiedy wziąłem analizę danych bayesowskich, nigdy nie zostaliśmy poproszeni o użycie priory Jeffreysa. Czy ktoś faktycznie używa ich …
1
Wybór modelu bayesowskiego w PyMC3
Używam PyMC3 do uruchamiania modeli bayesowskich na moich danych. Jestem nowy w modelowaniu bayesowskim, ale według niektórych postów na blogach , Wikipedii i kontroli jakości z tej witryny wydaje się, że poprawnym podejściem jest zastosowanie współczynnika Bayesa i kryterium BIC, aby móc wybrać model najlepiej reprezentujący moje dane (ten, który …
2
Wyprowadzenie tylnej części normalnego życzenia
Pracuję nad wyprowadzeniem tylnej normalnej części życzeń, ale utknąłem przy jednym z parametrów (tylnej matrycy skali, patrz na dole). Tylko dla kontekstu i kompletności, oto model i pozostałe pochodne: xiμΛ∼N(μ,Λ)∼N(μ0,(κ0Λ)−1)∼W(υ0,W0)xi∼N(μ,Λ)μ∼N(μ0,(κ0Λ)−1)Λ∼W(υ0,W0)\begin{align} x_i &\sim \mathcal{N}(\boldsymbol{\mu}, \boldsymbol{\Lambda})\\ \boldsymbol{\mu} &\sim \mathcal{N}(\boldsymbol{\mu_0}, (\kappa_0 \boldsymbol{\Lambda})^{-1})\\ \boldsymbol{\Lambda} &\sim \mathcal{W}(\upsilon_0, \mathbf{W}_0) \end{align} Rozszerzone formy każdego z trzech czynników …
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.