«bayesian» etiketlenmiş sorular

Bayes doğrusal regresyon gerçekleştirirken, eğim ve kesişme b için bir önceliğin atanması gerekir . Yana b konum parametresi olan bir düzgün önce atamak için mantıklı; ancak bana öyle geliyor ki a bir ölçek parametresine benziyor ve öncesinde bir üniforma atamak doğal değil.aaabbbbbbaaa Öte yandan, normal bir bilgilendirici Jeffrey'yi ( ) …

10 regression  bayesian  uninformative-prior 

Üstel olarak dağıtılan bir olasılık işlevini yeniden parametrelendirmeye çalıştığımı varsayalım. Orijinal olabilirlik fonksiyonum: p ( y∣ θ ) = θ e- θ yp(y|θ)=θe-θy p(y \mid \theta) = \theta e^{-\theta y} ve ϕ = 1 kullanarak yeniden parametrelendirmek istiyorum ,θrastgele bir değişken değil, bir parametre olduğundan, sadece eklenti için yeterlidir?ϕ = …

10 regression  bayesian  mathematical-statistics 

Hem bayesglm()(kol R paketinde) hem de MCMCpack paketindeki çeşitli işlevler, genelleştirilmiş doğrusal modellerin Bayesian tahminini yapmayı amaçlamaktadır, ancak aslında aynı şeyi hesapladıklarından emin değilim. MCMCpack fonksiyonları, model parametreleri için eklem posteriorundan (bağımlı) bir örnek almak için Markov zinciri Monte Carlo kullanır. bayesglm(), diğer taraftan, üretir. Ne olduğundan emin değilim. bayesglm()Tam …

10 bayesian  generalized-linear-model 

Sorun Basit bir 2-Gauss karışım popülasyonunun model parametrelerine uymak istiyorum. Bayesian yöntemleri çevresindeki tüm hype göz önüne alındığında, bu sorun için Bayesian çıkarım geleneksel uydurma yöntemleri daha iyi bir araç olup olmadığını anlamak istiyorum. Şimdiye kadar MCMC bu oyuncak örneğinde çok kötü bir performans sergiliyor, ancak belki de bir şeyleri …

10 bayesian  gaussian-mixture  frequentist  pymc  method-comparison 

Hacker'lar için Olasılıksal Programlama ve Bayes A / B testleri gibi Bayes yolunda A / B testi yapmaya çalışıyorum . Her iki makale de karar vericinin hangi varyantlardan hangisinin daha iyi olduğuna karar verdiğini varsaymaktadır örneğin , bu nedenle daha iyidir. Bu olasılık, ondan herhangi bir sonuç çıkarmak için yeterli …

10 bayesian  beta-binomial 

Aşağıdaki modele sahip olduğumu söyle: 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} Ve verilerimden ve için posteriorları . Söylüyorum (veya ölçme) eğer bir Bayes yolu var mı ve olan aynı ya da farklı ?λ …

10 distributions  bayesian  poisson-distribution 

Bayes istatistikleri için nispeten yeniyim ve son zamanlarda farklı veri kümelerinde hiyerarşik bayes modelleri oluşturmak için JAGS kullanıyorum. Sonuçlardan çok memnunum (standart glm modellerine kıyasla), istatistikçi olmayanlara standart istatistiksel modellerle arasındaki farkın ne olduğunu açıklamam gerekiyor. Özellikle, HBM'lerin neden ve ne zaman daha basit modellerden daha iyi performans gösterdiğini göstermek …

10 bayesian  hierarchical-bayesian 

Karışık modelde, rastgele etkilerin (parametrelerin) normal dağılımları takip eden rastgele değişkenler olduğunu varsayıyoruz. Tüm parametrelerin rastgele olduğu varsayıldığı Bayesian yöntemine çok benziyor. Rastgele efekt modeli Bayesian yönteminin özel durumu mudur?

10 bayesian  mixed-model 

Kovaryans seçimini incelerken, bir keresinde aşağıdaki örneği okudum. Aşağıdaki modele göre: Kovaryans matrisi ve ters kovaryans matrisi aşağıdaki gibi verilir, Burada ve bağımsızlığına neden ters kovaryans tarafından karar verildiğini anlamıyorum ?yxxxyyy Bu ilişkinin altında yatan matematiksel mantık nedir? Ayrıca, aşağıdaki şekilde sol grafiğin ve arasındaki bağımsızlık ilişkisini yakaladığı iddia edilmektedir …

10 machine-learning  bayesian  conditional-probability  covariance  graphical-model 

Sorun kurulumu PyMC'yi uygulamak istediğim ilk oyuncak sorunlarından biri parametrik olmayan kümelenmedir: bazı veriler verildiğinde, Gauss karışımı olarak modelleyin ve kümelerin sayısını ve her kümenin ortalamasını ve kovaryansını öğrenin. Bu yöntem hakkında bildiklerimin çoğu, Michael Jordan ve Yee Whye Teh'in 2007'den beri (seyreklik öfke haline gelmeden önce) ve son birkaç …

10 bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes 

Burada , ağırlık parametresi aracılığıyla Rbir glmgerilemeyi "önceden ağırlıklandırabiliriz" . Örneğin: glm.D93 <- glm(counts ~ outcome + treatment, family = poisson(), weights=w) Bu bir JAGSveya BUGSmodelde nasıl yapılabilir ? Bunu tartışan bazı makaleler buldum, ancak hiçbiri bir örnek vermiyor. Esas olarak Poisson ve lojistik regresyon örnekleriyle ilgileniyorum.

10 bayesian  generalized-linear-model  jags  bugs  weighted-regression 

Bayes lojistik regresyon problemi için posterior bir prediktif dağılım oluşturdum. Tahmin dağılımından örnek alıyorum ve sahip olduğum her gözlem için binlerce (0,1) örnek alıyorum. Uyumun iyiliğini görselleştirmek ilginç olmaktan daha azdır, örneğin: Bu grafik, 10.000 örneği + gözlenen referans noktasını gösterir (soldaki yol kırmızı bir çizgi oluşturabilir: evet bu gözlemdir). …

10 bayesian  data-visualization  classification  goodness-of-fit  binary-data 

Yanıtın bir oran olduğu bir model oluşturmaya çalışıyorum (aslında bir partinin seçim bölgelerinde aldığı oyların payıdır). Dağıtımı normal değil, bu yüzden bir beta dağıtımı ile modellemeye karar verdim. Ayrıca birkaç tahmin edicim var. Ancak, HATA / JAGS / STAN'da nasıl yazacağımı bilmiyorum (JAGS benim en iyi seçimim olurdu, ama gerçekten …

10 bayesian  jags  bugs  beta-regression  stan 

Bayes faktörlerini kullanarak model karşılaştırması ile ilgili bir sorum var. Pek çok durumda, istatistikçiler uygun olmayan önceliklerle (örneğin bazı Jeffreys öncelikleri ve referans öncelikleri) Bayesci bir yaklaşım kullanmakla ilgileniyorlar. Benim sorum, model parametrelerinin posterior dağılımının iyi tanımlandığı durumlarda, Bayes faktörlerini kullanan modelleri uygunsuz önceliklerin kullanımı altında karşılaştırmak geçerli midir? Basit …

10 bayesian  model-selection  prior 

Metropolis-Hastings ve Gibbs örneklemesinde oldukça iyi bir pratik deneyimim var, ancak bu algoritmaları daha iyi matematiksel olarak anlamak istiyorum. Bu örnekleyicilerin doğruluğunu kanıtlayan bazı iyi ders kitapları veya makaleler nelerdir (daha fazla algoritma da harika olurdu)?

10 bayesian  references  mcmc