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.

3
Jaki powinien być nieinformacyjny uprzedni spadek dla regresji liniowej?
Wykonując bayesowską regresję liniową, należy przypisać pierwszeństwo dla nachylenia zazaa i przecięcia bbb . Ponieważ jest parametrem lokalizacji, sensowne jest przypisanie uprzedniego munduru; Wydaje mi się jednak, że jest zbliżone do parametru skali i wydaje się nienaturalne przypisywanie munduru przed nim.bbbzazaa Z drugiej strony nie wydaje się słuszne przypisywanie zwykłego …
1
Czy przy ponownym parametryzowaniu funkcji wiarygodności wystarczy tylko podłączyć zmienną przekształconą zamiast formuły zmiany zmiennych?
Załóżmy, że próbuję ponownie sparametryzować funkcję prawdopodobieństwa rozkładającą się wykładniczo. Jeśli moją pierwotną funkcją wiarygodności jest: p ( y∣ θ ) = θ e- θ yp(y∣θ)=θe−θy p(y \mid \theta) = \theta e^{-\theta y} i chciałbym ponownie sparametryzować za pomocą , ponieważθnie jest zmienną losową, ale parametrem, wystarczy tylko podłączyć?ϕ = …
1
bayesglm (ramię) kontra MCMCpack
Zarówno bayesglm()(w pakiecie ramienia R), jak i różne funkcje w pakiecie MCMCpack mają na celu dokonanie estymacji bayesowskiej uogólnionych modeli liniowych, ale nie jestem pewien, czy obliczają to samo. Funkcje MCMCpack wykorzystują łańcuch Markova Monte Carlo, aby uzyskać (zależną) próbkę ze stawu tylnego dla parametrów modelu. bayesglm()z drugiej strony produkuje. …
3
Wnioskowanie o modelu mieszanki 2-gaussowskiej z MCMC i PyMC
Problem Chcę dopasować parametry modelu prostej populacji mieszanki 2-Gaussa. Biorąc pod uwagę cały szum wokół metod bayesowskich, chcę zrozumieć, czy w przypadku tego problemu wnioskowanie bayesowskie jest lepszym narzędziem niż tradycyjne metody dopasowywania. Do tej pory MCMC radzi sobie bardzo słabo w tym przykładzie z zabawkami, ale może coś przeoczyłem. …
3
Kiedy zakończyć test Bayesian A / B?
Próbuję robić A / B testowania Bayesa sposób, jak w probabilistyczny Programowanie dla hakerów i Bayesa testów A / B . Oba artykuły zakładają, że decydent decyduje, który z wariantów jest lepszy, wyłącznie na podstawie prawdopodobieństwa pewnego kryterium, np. , dlatego A jest lepsze. Prawdopodobieństwo to nie dostarcza żadnych informacji …
2
Taki sam czy inny? Sposób bayesowski
Powiedz, że mam następujący model: Poisson(λ)∼{λ1λ2if t<τif t≥τPoisson(λ)∼{λ1if t<τλ2if t≥τ\text{Poisson}(\lambda) \sim \begin{cases} \lambda_1 & \text{if } t \lt \tau \\ \lambda_2 & \text{if } t \geq \tau \end{cases} I wywnioskowałem, że tylne dla λ1λ1\lambda_1 i pokazano poniżej z moich danych. Czy istnieje bayesowski sposób stwierdzenia (lub określenia ilościowego), czy i …
2
Jaka jest dobra analogia do zilustrowania mocnych stron hierarchicznych modeli bayesowskich?
Jestem stosunkowo nowy w statystyce bayesowskiej i ostatnio korzystam z JAGS do tworzenia hierarchicznych modeli bayesowskich na różnych zestawach danych. Chociaż jestem bardzo zadowolony z wyników (w porównaniu ze standardowymi modelami glm), muszę wyjaśnić niestatystom, czym różni się od standardowych modeli statystycznych. W szczególności chciałbym zilustrować, dlaczego i kiedy HBM …
4
Pomysł modelu mieszanego i metoda bayesowska
W modelu mieszanym zakładamy, że efekty losowe (parametry) są zmiennymi losowymi, które mają rozkład normalny. Wygląda bardzo podobnie do metody bayesowskiej, w której zakłada się, że wszystkie parametry są losowe. Czy zatem model efektu losowego jest rodzajem specjalnego przypadku metody bayesowskiej?
2
dotyczące niezależności warunkowej i jej reprezentacji graficznej
Podczas studiowania doboru kowariancji przeczytałem kiedyś następujący przykład. W odniesieniu do następującego modelu: Macierz kowariancji i odwrotna macierz kowariancji podano w następujący sposób: I nie rozumiem, dlaczego niezależności i decyduje odwrotnym kowariancji tutaj?yxxxyyy Jaka jest matematyczna logika leżąca u podstaw tego związku? Ponadto, wykres po lewej stronie na poniższym rysunku …
2
PyMC dla grupowania nieparametrycznego: proces Dirichleta do oszacowania parametrów mieszanki Gaussa nie ulega zgrupowaniu
Konfiguracja problemu Jednym z pierwszych problemów z zabawkami, do których chciałem zastosować PyMC, jest grupowanie nieparametryczne: biorąc pod uwagę pewne dane, zamodeluj je jako mieszaninę Gaussa i poznaj liczbę skupień oraz średnią i kowariancję każdego skupienia. Większość tego, co wiem o tej metodzie, pochodzi z wykładów wideo Michaela Jordana i …
3
Jak wizualizować bayesowską dobroć do regresji logistycznej
Dla problemu bayesowskiej regresji logistycznej stworzyłem rozkład predykcyjny boczny. Próbuję z rozkładu predykcyjnego i otrzymuję tysiące próbek (0,1) dla każdej mojej obserwacji. Wizualizacja dobroci dopasowania jest mniej niż interesująca, na przykład: Ten wykres pokazuje 10 000 próbek + zaobserwowany punkt odniesienia (sposób w lewo można dostrzec czerwoną linię: tak, to …
1
Czynniki Bayesa z niewłaściwymi priory
Mam pytanie dotyczące porównania modeli z wykorzystaniem czynników Bayesa. W wielu przypadkach statystycy są zainteresowani zastosowaniem podejścia bayesowskiego z niewłaściwymi priory (na przykład niektóre priory Jeffreysa i referencyjne priory). Moje pytanie brzmi: w tych przypadkach, gdy tylny rozkład parametrów modelu jest dobrze zdefiniowany, czy prawidłowe jest porównywanie modeli przy użyciu …
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.