Pytania otagowane jako prior

W statystyce bayesowskiej wcześniejszy rozkład formalizuje informacje lub wiedzę (często subiektywną), dostępną przed obejrzeniem próbki, w postaci rozkładu prawdopodobieństwa. Rozkład z dużym rozkładem jest stosowany, gdy niewiele wiadomo na temat parametru (ów), podczas gdy wąski wcześniejszy rozkład reprezentuje większy stopień informacji.

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 
7
Dlaczego ktoś miałby stosować podejście bayesowskie z „nieinformacyjnym” niewłaściwym wcześniejszym podejściem zamiast klasycznego?
Jeśli zainteresowanie polega jedynie na oszacowaniu parametrów modelu (oszacowanie punktowe i / lub przedziałowe), a wcześniejsze informacje nie są wiarygodne, słabe (wiem, że jest to trochę niejasne, ale staram się ustalić scenariusz, w którym wybór wcześniejsze jest trudne) ... Dlaczego ktoś miałby stosować podejście bayesowskie z „nieinformacyjnymi” niewłaściwymi priory zamiast …
6
Jeśli przed wiarygodnym przedziałem czasowym jest płaski, czy 95% przedział ufności jest równy 95% przedziałowi wiarygodności?
Jestem bardzo nowy w statystykach bayesowskich i może to być głupie pytanie. Niemniej jednak: Rozważ wiarygodny interwał z uprzednim, który określa jednolity rozkład. Na przykład od 0 do 1, gdzie 0 do 1 reprezentuje pełny zakres możliwych wartości efektu. Czy w takim przypadku 95% przedział wiarygodności byłby równy 95% przedziałowi …
3
R: Losowy las wyrzucający NaN / Inf w błędzie „wywołanie funkcji zagranicznej” pomimo braku NaN w zbiorze danych [zamknięte]
Zamknięte. To pytanie jest nie na temat . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby było tematem dotyczącym weryfikacji krzyżowej. Zamknięte 2 lata temu . Używam karetki, aby uruchomić sprawdzony krzyżowo losowy las w zbiorze danych. Zmienna Y jest czynnikiem. W moim zestawie danych nie ma …
3
Dlaczego priory Jeffreysa uważane są za nieinformacyjne?
Rozważmy Jeffreysa przed gdzie , gdzie jest informacją Fishera.p(θ)∝|i(θ)|−−−−√p(θ)∝|i(θ)|p(\theta) \propto \sqrt{|i(\theta)|}iii Nadal widzę, że ten uprzedzenie jest wymieniany jako nieinformacyjny, ale nigdy nie widziałem argumentu, dlaczego jest on nieinformacyjny. W końcu nie jest to stały uprzedni, więc musi być jakiś inny argument. Rozumiem, że nie zależy to od reparametryzacji, co …
27 bayesian  prior 
3
Czy priory bayesowskie stają się nieistotne przy dużej liczebności próby?
Podczas przeprowadzania wnioskowania bayesowskiego działamy, maksymalizując naszą funkcję prawdopodobieństwa w połączeniu z priorytetami dotyczącymi parametrów. Ponieważ prawdopodobieństwo logarytmiczne jest wygodniejsze, skutecznie maksymalizujemy ∑ln(prior)+∑ln(likelihood)∑ln⁡(prior)+∑ln⁡(likelihood)\sum \ln (\text{prior}) + \sum \ln (\text{likelihood}) za pomocą MCMC lub w inny sposób, który generuje rozkłady późniejsze (używając pdf dla każdego parametru przed prawdopodobieństwem przed i dla …
26 bayesian  prior 
3
Historia wcześniejszej nieinformacyjnej teorii
Piszę krótki esej teoretyczny na kurs statystyki bayesowskiej (w mgr ekonomii) na temat nieinformacyjnych priorów i staram się zrozumieć, jakie są etapy rozwoju tej teorii. Do tej pory moja oś czasu składa się z trzech głównych kroków: zasada obojętności Laplace'a (1812), priory non-invariant (Jeffreys (1946)), odniesienie Bernardo przed (1979). Z …
2
Średnia batejskiego mrugnięcia przed
Chciałem zadać pytanie inspirowane doskonałą odpowiedzią na pytanie dotyczące intuicji w dystrybucji beta. Chciałem lepiej zrozumieć wyprowadzenie dla wcześniejszego rozkładu dla średniej mrugnięcia. Wygląda na to, że David wycofuje parametry ze średniej i zakresu. Zakładając, że średnia wynosi 0.270.270.27 a odchylenie standardowe wynosi , czy możesz wycofać i , rozwiązując …
23 bayesian  prior 
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.