«bayesian» etiketlenmiş sorular

Bayesian istatistik testlerini araştırıyoruz ve garip (en azından benim için) bir fenomenle karşılaşıyoruz. Şu durumu düşünün: Hangi popülasyonun (A veya B) daha yüksek dönüşüm oranına sahip olduğunu ölçmek istiyoruz. Bir sağlık kontrolü için, , yani dönüşüm olasılığı her iki grupta da eşit. Bir binom modeli kullanarak yapay veriler , örneğinpbir= …

12 hypothesis-testing  bayesian  binomial  python  beta-distribution 

Intelligence Squared adında bir NPR podcast'i var. Her bölüm, "İkinci değişiklik artık alakalı değil" veya "Üniversite kampüslerine yapılan olumlu ayrımcılık yarardan çok zarar veriyor" gibi tartışmalı bir ifade üzerinde canlı bir tartışma yayınlıyor. Dört temsilci tartışıyor - ikisi hareket için ve ikisi karşı. Hangi tarafın kazanacağını belirlemek için, izleyici tartışmadan …

12 bayesian  rating 

Kümeleme sorununu çözmek için Bayes kullanıyorum. Bazı hesaplamalar yaptıktan sonra iki olasılık oranını elde etme ihtiyacım var: P(A)/P(B)P(A)/P(B)P(A)/P(B) elde edebilme . Bu olasılıklar, bu cevapta açıklandığı gibi iki farklı 2D çok değişkenli KDE'nin entegrasyonu ile elde edilir :P(H|D)P(H|D)P(H|D) P(A)=∬x,y:f^(x,y)&lt;f^(ra,sa)f^(x,y)dxdyP(A)=∬x,y:f^(x,y)&lt;f^(ra,sa)f^(x,y)dxdyP(A) = \iint_{x, y : \hat{f}(x, y) < \hat{f}(r_a, s_a)} \hat{f}(x,y)\,dx\,dy P(B)=∬x,y:g^(x,y)&lt;g^(rb,sb)g^(x,y)dxdyP(B)=∬x,y:g^(x,y)&lt;g^(rb,sb)g^(x,y)dxdyP(B) …

12 probability  bayesian  maximum-likelihood  kernel-smoothing 

Let kestiricinin Bayes riski ifade eden önceki bakımından , let parametre alanı üzerindeki tüm sabıkası kümesini göstermek ve let kümesi göstermek tüm (muhtemelen rastgele) karar kuralları.δ π Π Θ Δr(π,δ)r(π,δ)r(\pi, \delta)δδ\deltaππ\piΠΠ\PiΘΘ\ThetaΔΔ\Delta John von Neumann'ın minimaks eşitsizliğinin istatistiksel yorumu, supπ∈Πinfδ∈Δr(π,δ)≤infδ∈Δsupπ∈Πr(π,δ),supπ∈Πinfδ∈Δr(π,δ)≤infδ∈Δsupπ∈Πr(π,δ), \sup_{\pi\in\Pi} \inf_{\delta\in\Delta} r(\pi, \delta) \leq \inf_{\delta\in\Delta}\sup_{\pi\in\Pi} r(\pi, \delta), \ Theta ve …

12 bayesian  decision-theory  risk 

Verilerdeki gizli durumların sayısını tahmin etmek için bir Gizli Markov Modeli (HMM) sığdırmaya çalıştığım bir zaman serisi veri var. Bunu yapmak için sahte kodum şudur: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = "model with smallest BIC" ... } Şimdi, her zamanki …

12 r  aic  hidden-markov-model  bic  spss  manova  time-series  r  lme4-nlme  regression  modeling  negative-binomial  bayesian  bugs  state-space-models  hypothesis-testing  data-transformation  factor-analysis  sem 

HBM ve EB'nin hiperparametrelerin "oyunda" örneklendiği / tahmin edildiği / vs olduğu iki alternatif olduğunu düşünür müsünüz? Bu ikisi arasında açıkça bir bağlantı var. HBM'yi EB'den daha "tam olarak Bayesci" olarak düşünür müsünüz? "Tamamen Bayesci" olmak ile diğer alternatifler arasındaki farkların neler olduğunu görebileceğim bir yer var mı? Teşekkürler.

12 bayesian  empirical-bayes 

Bayesyalılar yaklaşımlarının sıklıkçı yaklaşımı genelleştirdiğini hiç iddia ediyorlar mı, çünkü biri bilgilendirici olmayan öncelikler kullanabilir ve bu nedenle tipik bir sıklıkçı model yapısını kurtarabilir mi? Herkes beni gerçekten kullanılmışsa, bu argüman hakkında okuyabileceğim bir yere yönlendirebilir mi? EDIT: Bu soru belki tam olarak ifade etmek istediğim gibi değil ifade edilir. …

12 bayesian  references  frequentist 

Birisi demişse "Bu yöntem MLE'yi değerini en üst düzeye çıkaran parametre tahmini için kullanır , bu nedenle sıkça kullanılır ve daha fazla Bayesian değildir."P(x|θ)P(x|θ)\mathrm{P}(x|\theta) kabul eder misin Arka planda güncelleme : Son zamanlarda, sık olduğunu iddia eden bir makale okudum. İddialarına katılmıyorum, en iyi ihtimalle belirsiz olduğunu hissediyorum. Kağıt açıkça …

12 bayesian  maximum-likelihood  likelihood  frequentist  philosophical 

Son zamanlarda ampirik Bayes (Casella, 1985, Ampirik Bayes veri analizine giriş) hakkında bir şeyler okudum ve rastgele etkiler modeline çok benziyordu; çünkü her ikisinin de küresel ortama daralmış tahminleri var. Ama bunu tam anlamıyla okumadım ... Aralarındaki benzerlik ve farklılıklar hakkında herhangi bir görüş sahibi olan var mı?

12 bayesian  estimation  random-effects-model  steins-phenomenon  empirical-bayes 

Neden bilgilendirici olmayan öncelikler bile var? hakkında bilgi vermezler . Peki neden kullanıyorsunuz? Neden yalnızca bilgilendirici öncelikler kullanılmıyor? Örneğin, diyelim . Peki için bilgilendirici değil midir?θθ\thetaθ∈[0,1]θ∈[0,1] \theta \in [0,1]θ∼U(0,1)θ∼U(0,1)\theta \sim \mathcal{U}(0,1)θθ\theta

12 bayesian  uninformative-prior  jeffreys-prior 

Güvenilirlik testini içeren oldukça karmaşık bir karar analizi problemim var ve (bana göre) mantıksal yaklaşım, Bayes analizini desteklemek için MCMC kullanmayı içeriyor gibi görünüyor. Bununla birlikte, bir önyükleme yaklaşımı kullanmanın daha uygun olacağı önerilmiştir. Birisi herhangi bir tekniğin diğerine göre (belirli durumlar için bile) kullanımını destekleyebilecek bir referans (veya üç) …

12 bayesian  bootstrap 

Lütfen istatistik lingo benim kasap özür dilerim :) Burada reklam ve tıklama oranları ile ilgili birkaç soru bulduk. Fakat hiçbiri hiyerarşik durumumu anlamamda bana çok yardımcı olmadı. İlgili bir soru var Bu hiyerarşik Bayesci modelin eşdeğer gösterimleri var mı? , ama aslında benzer bir problemleri olup olmadığından emin değilim. Başka …

12 bayesian  binomial  multilevel-analysis 

Bu aynı zamanda Hesaplamalı Bilim'de de sorulmuştur . Ben 11 veri örnekleri ile, bir otomatik için bazı katsayılar Bayesian bir tahmin hesaplamaya çalışıyorum: nerede ortalama 0 ve varyans ile Vektör üzerindeki önceki dağılım ortalama ile Gauss ve ortalama ile çapraz kovaryans matrisi eşit çapraz girişler . ϵ i σ 2 …

12 bayesian  mathematical-statistics  posterior 

PyMC için bir Hibrid Monte Carlo örnekleme algoritması tasarlıyorum ve mümkün olduğunca sorunsuz ve genel olarak yapmaya çalışıyorum, bu yüzden bir HMC algoritması tasarımı konusunda iyi tavsiyeler arıyorum. Okudum Radford'un anket bölüm ve Beskos et. al. HMC'nin optimal (adım boyutu) ayarlamasıyla ilgili son makale ve ben aşağıdaki ipuçlarını topladım: Momentum …

12 bayesian  monte-carlo 

Sorun: Bayes meta-analizinde öncelikler ve veriler olarak kullanılacak dağılımları parametrelendiriyorum. Veriler literatürde neredeyse sadece normal olarak dağıtıldığı varsayılan özet istatistikler olarak verilmektedir (değişkenlerin hiçbiri &lt;0 olmamasına rağmen, bazıları oranlardır, bazıları kütle vb.). Çözümü olmayan iki davaya rastladım. Bazen ilgili parametre, verilerin tersi veya iki değişkenin oranıdır. Örnekler: normal olarak dağılmış …

12 distributions  bayesian  variance  random-variable  meta-analysis