«bayes» etiketlenmiş sorular

Olasılıkları, özellikle koşullu çıkarım için kullanılan Bayes Teoremi ile birleştirmek.

12
Bayesanlar Kimlerdir?
Biri istatistiklerle ilgilenmeye başladığında, "Frequentist" - "Bayesian" ve " yakında " (ve yine de Nate Silver'ın Sinyali ve Gürültüsünü okumamış olan kim ? Görüşmelerde ve giriş kurslarında, bakış açısı çok sıkça sıkıcıdır ( MLE , değerleri), ancak Bayes formülüne hayran kalmaya ve genellikle teğetsel olarak önceki bir dağıtım fikrine dokunmaya …

3
R: Veri setinde NaN bulunmamasına rağmen “yabancı işlev çağrısı” na NaN / Inf atma Rastgele Orman [kapalı]
Bir veri kümesi üzerinde çapraz doğrulanmış rasgele bir orman çalıştırmak için şapka kullanıyorum. Y değişkeni bir faktördür. Veri setimde hiç NaN, Inf veya NA yok. Ancak rastgele orman çalıştırırken, alıyorum Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1) In addition: There were 28 warnings (use …

3
Bayes Teoreminde Neden Normalleştirici Faktör Gereklidir?
Bayes teoremi P( model | veri ) = P( model ) × P( veri | model )P( veri )P(model|veri)=P(model)xP(veri|model)P(veri) P(\textrm{model}|\textrm{data}) = \frac{P(\textrm{model}) \times P(\textrm{data}|\textrm{model})}{P(\textrm{data})} Her şey yolunda. Ama bir yerde okudum: Temel olarak, P (veri) normalleştirici bir sabitten başka bir şey değildir, yani arka yoğunluğu bire entegre eden bir sabittir. …

2
Bayes teoremini denizde kaybolan bir balıkçı arayışına nasıl uygulayabilirim?
Oranlar, Sürekli Güncellenmiş makalesi , yaşamını tam anlamıyla Bayes İstatistiklerine borçlu olan bir Long Island balıkçısının hikayesinden bahsediyor. İşte kısa versiyon: Gecenin ortasında bir teknede iki balıkçı var. Biri uyurken diğeri okyanusa düşer. Tekne, ilk adam uyanıp Sahil Güvenlik'i haberdar edene kadar gece boyunca otomatik pilot üzerinde ilerlemeye devam eder. …

7
Bayes kuralını hatırlamak için ne yaptınız / yaptınız?
Formülü hatırlamanın iyi bir yolunun aşağıdaki formülü düşünmek olduğunu düşünüyorum: Bağımsız bir olay B'nin sonucu göz önüne alındığında, bazı A olayının belirli bir sonucu olması olasılığı = her iki sonucun eşzamanlı olarak meydana gelme olasılığı / ne olursa olsun, A olayının arzu edilen sonucunun olasılığı B olayının sonucunu bilmeseydik olurdu. …
15 bayesian  bayes 

1
Çok koşullu Bayes Teoremi
Bu denklemin nasıl türetildiğini anlamıyorum. P(I|M1∩M2)≤P(I)P(I′)⋅P(M1|I)P(M2|I)P(M1|I′)P(M2|I′)P(I|M1∩M2)≤P(I)P(I′)⋅P(M1|I)P(M2|I)P(M1|I′)P(M2|I′)P(I|M_{1}\cap M_{2}) \leq \frac{P(I)}{P(I')}\cdot \frac{P(M_{1}|I)P(M_{2}|I)}{P(M_{1}|I')P(M_{2}|I')} Bu denklem, OJ Simpson vakasına örnek bir problem olarak verildiği "Olasılıkla Deneme" adlı makaleden alınmıştır. Sanık çifte cinayetten yargılanıyor ve aleyhine iki delil sunuluyor. M1M1M_{1} , sanığın kanının bir suç mahallinde bulunan bir damla kanla eşleşmesi olayıdır. kurbanın kanının davalıya …


2
Thomas Bayes neden Bayes teoremini bu kadar zor buldu?
Bu daha çok bir bilim tarihi sorusudur, ama umarım burada konu başlıkları vardır. Thomas Bayes'in Bayes teoremini daha önce özel bir üniforma davası için keşfetmeyi başardığını okudum ve o zaman bile görünüşe göre onunla mücadele etti. Genel Bayes teoreminin modern tedavide ne kadar önemsiz olduğu düşünüldüğünde, o zaman Bayes ve …

2
Bayes Sınıflandırıcı neden ideal sınıflandırıcıdır?
Kategorilerin altında yatan olasılık yapısının mükemmel olarak bilindiği ideal bir durum olarak kabul edilir. Neden Bayes sınıflandırıcısı ile elde edilebilecek en iyi performansı elde ediyoruz? Bunun resmi kanıtı / açıklaması nedir? Her zaman Bayes sınıflandırıcısını diğer tüm sınıflandırıcıların performansını karşılaştırmak için bir referans olarak kullandığımızdan.

2
“Önceden Birim Bilgileri” nedir?
Wagenmakers (2007) okuyorum p değerleri yaygın sorun için pratik bir çözüm . BIC değerlerinin Bayes faktörlerine ve olasılıklarına dönüştürülmesinden etkileniyorum. Ancak, şimdiye kadar tam olarak bir birim bilgisinin ne olduğunun iyi bir kavrayışına sahip değilim . Resimlerle ilgili bir açıklama veya bu özel resimler üretmek için R kodu için minnettar …

5
Pozitif mamografi sonuçlarına uygulanan Bayes Teoreminin yorumlanması
Klasik mamogram örneğine uygulanan Bayes Teoreminin sonucunu kafamı sarmaya çalışıyorum, mamogramın bükülmesi mükemmel. Yani, Kanser insidansı:.01.01.01 Hastanın kanseri olduğu göz önüne alındığında, pozitif bir mamogram olasılığı:111 Hastanın kanseri yoksa, pozitif bir mamogram olasılığı:.01.01.01 Bayes Tarafından: P (kanser | mammogram +) =1 ⋅ .01( 1 ⋅ .01 ) + ( .091 …

1
Olasılık ve bulanık mantık arasındaki fark nedir?
Yıllardır bulanık mantıkla (FL) çalışıyorum ve FL ile olasılık arasında FL'nin belirsizlikle nasıl başa çıktığı konusunda farklılıklar olduğunu biliyorum. Ancak, FL ve olasılık arasında ne gibi farklılıklar olduğunu sormak istiyorum. Başka bir deyişle, olasılıklarla uğraşırsam (kaynaştırma bilgisi, bilgi toplama), FL ile aynı şeyi yapabilir miyim?
10 bayes  fuzzy 

1
Bayes faktörünü güncelleme
Bayes faktörü Bayesian hipotez testinde ve Bayes modeli seçiminde iki marjinal olasılığa göre tanımlanmıştır: iid örneği verildi (x1,…,xn)(x1,…,xn)(x_1,\ldots,x_n) ve ilgili örnekleme yoğunlukları f1(x|θ)f1(x|θ)f_1(x|\theta) ve f2(x|η)f2(x|η)f_2(x|\eta), karşılık gelen önceliklerle π1π1\pi_1 ve π2π2\pi_2, iki modeli karşılaştırmak için Bayes faktörü B12(x1,…,xn)=defm1(x1,…,xn)m2(x1,…,xn)=def∫∏ni=1f1(xi|θ)π1(dθ)∫∏ni=1f2(xi|η)π2(dη)B12(x1,…,xn)=defm1(x1,…,xn)m2(x1,…,xn)=def∫∏i=1nf1(xi|θ)π1(dθ)∫∏i=1nf2(xi|η)π2(dη)\mathfrak{B}_{12}(x_1,\ldots,x_n)\stackrel{\text{def}}{=}\frac{m_1(x_1,\ldots,x_n)}{m_2(x_1,\ldots,x_n)}\stackrel{\text{def}}{=}\frac{\int \prod_{i=1}^n f_1(x_i|\theta)\pi_1(\text{d}\theta)}{\int \prod_{i=1}^n f_2(x_i|\eta)\pi_2(\text{d}\eta)}Şu anda incelediğim bir kitapta yukarıdaki Bayes faktörününB12(x1,…,xn)B12(x1,…,xn)\mathfrak{B}_{12}(x_1,\ldots,x_n)"bireysel faktörlerin …

1
L2, bir posterior kaybın hesaplanması için iyi bir kayıp fonksiyonuna ne örnek olabilir?
L2 kaybı, L0 ve L1 kaybı ile birlikte, posterior beklenen minimum kayıp ile posterior özetlenirken kullanılan üç yaygın "varsayılan" kayıp fonksiyonudur. Bunun bir nedeni belki de hesaplanması nispeten kolaydır (en azından 1d dağılımları için), L0 modda, L1 medyanda ve L2 ortalamadadır. Öğretirken, L0 ve L1'in makul kayıp fonksiyonları olduğu senaryolar …

3
Bayes Teoremi neden grafiksel olarak çalışıyor?
Matematiksel bir bakış açısından Bayes Teoremi benim için mükemmel bir anlam ifade ediyor (yani türetmek ve kanıtlamak), ama bilmediğim şey Bayes Teoremini açıklamak için gösterilebilecek hoş bir geometrik veya grafiksel argüman olup olmadığıdır. Googling'i buna bir cevap için denedim ve şaşırtıcı bir şekilde bunun üzerinde bir şey bulamadım.

Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.