«bayesian» etiketlenmiş sorular

İki Sınıf ve özelliğine sahip olduğunu ve ve dağılımına sahip olduğunu varsayalım . aşağıdaki maliyet matrisi için eşit :C1C1C_1C2C2C_2xxxN(0,0.5)N(0,0.5) \cal{N} (0, 0.5)N(1,0.5)N(1,0.5) \cal{N} (1, 0.5)P(C1)=P(C2)=0.5P(C1)=P(C2)=0.5P(C_1)=P(C_2)=0.5 L=[010.50]L=[00.510]L= \begin{bmatrix} 0 & 0.5 \\ 1 & 0 \end{bmatrix} neden, minimum risk (maliyet) sınıflandırıcısının eşiği ?x0&lt;0.5x0&lt;0.5x_0 < 0.5 Bu yanlış anladığım not örneğidir (yani, …

11 machine-learning  classification  bayesian  normal-distribution  bivariate 

Bir olayın hisse senedi fiyatı üzerindeki etkisini belirlemek için ekonomi ve finansta etkinlik çalışmaları yaygındır, ancak neredeyse her zaman sıkça akıl yürütmeye dayanır. OLS regresyonu - olay penceresinden farklı bir referans dönemi boyunca - genellikle bir varlığın normal getirisini modellemek için gerekli parametreleri belirlemek için kullanılır. Daha sonra , ile …

11 bayesian  econometrics  finance 

Bir açıklayıcı değişken olduğunu varsayalım s koordinat verilen temsil eder. Ayrıca Y = ( Y ( s 1 ) , … , Y ( s n ) ) bir yanıt değişkeniniz de vardır . Şimdi her iki değişkeni şu şekilde birleştirebiliriz:X=(X(s1),…,X(sn))X=(X(s1),…,X(sn)){\bf{X}} = \left(X(s_{1}),\ldots,X(s_{n})\right)sssY=(Y(s1),…,Y(sn))Y=(Y(s1),…,Y(sn)){\bf{Y}} = \left(Y(s_{1}),\ldots,Y(s_{n})\right) W(s)=(X(s)Y(s))∼N(μ(s),T)W(s)=(X(s)Y(s))∼N(μ(s),T){\bf{W}}({\bf{s}}) = \left( \begin{array}{ccc}X(s) \\ …

11 probability  bayesian  conditional-probability  gibbs 

Bu Matematik Taşması topluluğu sorusu, "matematiksel olmayan bağlamlarda matematiksel teoremlerin uygulanmasını içeren kötü argüman örnekleri" istedi ve patolojik olarak uygulanan matematiğin büyüleyici bir listesini oluşturdu. Bayesian çıkarımın benzer patolojik kullanım örneklerini merak ediyorum. Herkes Bayked yöntemleri krank yollarla kullanan akademik makaleler, eksantrik blog yayınları ile karşılaştı.

11 bayesian 

Binom dağılımının beta dağılımına çok benzer olduğu ve aynı görünmelerini sağlamak için her iki pdf'de sabitleri yeniden parametrelendirebileceğim anlaşılıyor. Peki neden beta dağıtımına ihtiyacımız var? Belirli bir amaç için mi? Teşekkürler!

11 bayesian  mathematical-statistics  binomial  beta-distribution 

Açık Ara maddesi Laplace yumuşatma (ya da katkı maddesi düzgünleştirme) arasında, söz konusu olan bir görüş Bayes açıdan, bu, önceki olarak parametresiyle simetrik bir Dirichlet dağılımı kullanarak posterior dağılımın beklenen değerine karşılık gelir .αα\alpha Bunun nasıl doğru olduğu konusunda şaşkınım. Birisi bu iki şeyin nasıl eşdeğer olduğunu anlamama yardımcı olabilir …

11 bayesian  smoothing  dirichlet-distribution  laplace-smoothing 

Tahmin aralığının ve güvenilir aralığın aynı şeyi değerlendirip değerlendirmediğini merak ediyorum. Örneğin, doğrusal bir regresyon ile, takılan değerlerin tahmin aralığını tahmin ettiğinizde, değerinizin düşmesini beklediğiniz aralığın sınırlarını tahmin edersiniz. Bir güven aralığının tersine, ortalama değer gibi bir dağıtım parametresine değil, açıklanan değişkeninizin belirli bir X değeri için alabileceği değere ( …

11 bayesian  linear-model  prediction  prediction-interval  credible-interval 

Tam koşullu koşulların türetilmesi genellikle zordur, ancak JAGS ve HATA gibi programlar otomatik olarak türetilir. Birisi herhangi bir keyfi model belirtimi için algoritmik olarak tam koşulların nasıl oluşturulduğunu açıklayabilir mi?

11 bayesian  conditional-probability  jags  bugs  gibbs 

Maksimum olabilirlik tahmini ve maksimum posteriori tahmin hakkında okudum ve şimdiye kadar sadece maksimum olabilirlik tahmini ile somut örneklerle karşılaştım. Maksimum posteriori kestirime ilişkin bazı soyut örnekler buldum, ancak üzerinde sayılarla henüz somut bir şey yok: S Çok ezici olabilir, sadece soyut değişkenler ve işlevlerle çalışabilir ve bu soyutlukta boğulmamak …

11 bayesian  estimation  posterior 

Daha önce tahmin ediciye yönelik sonuçları veren örnekleme dağılımlarını bilinmeyen parametre açısından öğrendim. Örneğin, numune alma dağılımları için β 0 ve β 1 lineer regresyon modelinde Y, i = β O + β 1 x i + ε iβ^0β^0\hat\beta_0β^1β^1\hat\beta_1Yben= βÖ+ β1Xben+ εbenYben=βÖ+β1Xben+εbenY_i = \beta_o + \beta_1 X_i + \varepsilon_i β^0∼ …

11 regression  self-study  bayesian  mathematical-statistics  sampling 

Negatif bir binom dağılımı için Jeffreys 'elde etmeye çalışıyorum. Nerede yanlış yaptığımı göremiyorum, bu yüzden eğer birisi bunu takdir ederse yardımcı olabilir. Tamam, durum şu: Bir binom ve negatif bir binom kullanılarak elde edilen önceki dağılımları karşılaştıracağım, burada (her iki durumda da) deneme ve başarısı var. Binom davası için doğru …

11 probability  bayesian  inference  prior 

Ben bir blog yazısı Bu resim karşılaştım burada . İfadeyi okurken, bu adam için olduğu gibi aynı yüz ifadesini açığa vurmadığı için hayal kırıklığına uğradım. Öyleyse, sıfır hipotezinin, frekansçıların daha önce bilgilendirici olmayan bir ifadeyi nasıl ifade ettikleri açıklamasıyla kastedilmektedir? Gerçekten doğru mu? Düzenleme: Birisi bile bazı gevşek anlamda ifadeyi …

11 hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior 

Çapraz geçerliliğin bilinen Bayesian, ML veya MDL yorumları var mı? Çapraz doğrulamayı özel olarak hazırlanmış bir önceden doğru güncellemeyi yapmak olarak yorumlayabilir miyim?

11 bayesian  cross-validation  maximum-likelihood 

Edilmiş gösterilen Bayes faktörleri kullanılarak ABC modeli seçimi nedeniyle özet istatistikler kullanımından gelen bir hata varlığı önerilecek olmadığını. Bu makaledeki sonuç, Bayes faktörüne (Algoritma 2) yaklaşmak için popüler bir yöntemin davranışının incelenmesine dayanmaktadır. Bayes faktörlerinin model seçimini gerçekleştirmenin tek yolu olmadığı iyi bilinmektedir. İlgilenebilecek bir modelin tahmini performansı gibi başka …

11 bayesian  model-selection  prediction  abc 

Bayes ağları hakkında okurken, " Markov battaniyesi " terimiyle karşılaştım ve Bayes ağ grafiğindeki bağımsızlığı ile ciddi bir şekilde karıştım. Markov battaniyesi kısaca her düğümün sadece ebeveynlerine, çocuklarına ve çocuk ebeveynlerine bağlı olduğunu söylüyor (resimde A düğümü için gri alan). Bu BN, P(M,S,G,I,B,R)P(M,S,G,I,B,R)P(M,S,G,I,B,R) ortak olasılığı nedir ? (kaynak: aiqus.com ) …

11 bayesian  bayesian-network