«bayesian» etiketlenmiş sorular

Bayes metodolojisi kullanarak AB testi sonuçlarını hesaplamak için Bayesian ab test formülünü kullanıyorum. Pr(pB>pA)=∑i=0αB−1B(αA+i,βB+βA)(βB+i)B(1+i,βB)B(αA,βA)Pr(pB>pA)=∑i=0αB−1B(αA+i,βB+βA)(βB+i)B(1+i,βB)B(αA,βA) \Pr(p_B > p_A) = \sum^{\alpha_B-1}_{i=0} \frac{B(\alpha_A+i,\beta_B+\beta_A)}{(\beta_B+i)B(1+i,\beta_B)B(\alpha_A, \beta_A)} nerede αAαA\alpha_A bir arada artı A için başarı sayısı βAβA\beta_A bir arada artı A için başarısızlık sayısı αBαB\alpha_B bir artı B için başarı sayısı βBβB\beta_B bir artı B için …

10 r  bayesian  ab-test 

Önceden zayıf bilgilendirici bir tanım var mı? Geniş destek ile öznel bir öncekinden farkı nedir?

10 bayesian  prior 

N örneğimiz var, XiXiX_i, düzgün bir dağılımdan [0,θ][0,θ][0,\theta] nerede θθ\thetabilinmeyen. Tahminθθ\theta verilerden. Bayes kuralı ... f(θ|Xi)=f(Xi|θ)f(θ)f(Xi)f(θ|Xi)=f(Xi|θ)f(θ)f(Xi)f(\theta | {X_i}) = \frac{f({X_i}|\theta)f(\theta)}{f({X_i})} ve olasılık: f(Xi|θ)=∏Ni=11θf(Xi|θ)=∏i=1N1θf({X_i}|\theta) = \prod_{i=1}^N \frac{1}{\theta} (değiştir: ne zaman 0≤Xi≤θ0≤Xi≤θ0 \le X_i \le \theta hepsi için iii, ve başka türlü 0 - teşekkürler whuber) ama hakkında başka bilgi olmadan θθ\theta, …

10 bayesian  estimation  uniform  uninformative-prior 

Ders kitabı ilk önce şu 2 sınıftan bazı veriler üretir: hangi verir: ve sonra soruyor: Bunu ilk olarak bu grafik model ile modelleyerek bunu çözmeye çalışıyorum: nerede ccc etiket, h( 1 ≤ sa ≤ 10 )h(1≤h≤10)h\,(1\le h \le 10) seçilen ortalamanın endeksidir mchmhcm_h^c, ve xxxveri noktasıdır. Bu verecek Pr ( …

10 self-study  bayesian 

bu çok naif bir soru gibi geliyor ama cevabı görmekte zorlanıyorum. 30 değerden oluşan bir setim var. Bağımsız olarak 31. bir değer elde ettim. Boş hipotez, 31'inci değerin aynı dağılımın bir parçası olduğudur. Alternatif, farklı olmasıdır. Bir çeşit p-değeri veya olabilirlik ölçüsü istiyorum. Bazı düşüncelerim vardı: Bu, iki örnekli bir …

10 hypothesis-testing  bayesian  t-test 

R'de ayrık zamanlı bir model yerleştirmeye çalışıyorum, ancak nasıl yapılacağından emin değilim. Bağımlı değişkeni farklı satırlarda, her bir zaman gözlemi için bir tane düzenleyebileceğinizi ve glmbir logit veya cloglog bağlantısıyla işlevi kullanabileceğinizi okudum. Bu anlamda, üç sütun vardır: ID, Event(her zaman atıl 1 ya da 0) ve Time Elapsedek olarak, …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

Parametre dağılımı hakkında bir fikriniz yoksa ne olur? Hangi yaklaşımı kullanmalıyız? Çoğu zaman, belirli bir değişkenin belirli bir türün varlığı / yokluğu üzerinde herhangi bir etkisi olup olmadığını ve değişkenin değişken önemine göre kabul edilip edilmediğini anlamayı hedefleriz. Bu, çoğu zaman, bir parametrenin olması gereken hızlı dağıtım üzerinde düşünmediğimiz anlamına …

10 r  bayesian  mcmc  bugs  winbugs 

Sık sık istatistik yaparken, daha fazla veri toplamaya karar vermeden önce istatistiksel testlerin sonuçlarına bakmak gibi büyük bir no-noos listesi vardır. Genel olarak Bayesci istatistiklerde yer alan metodolojiler için benzer bir no-nos listesi olup olmadığını ve özellikle aşağıdakilerden biri olup olmadığını merak ediyorum. Kısa süre önce, taktığım bazı modellerde, benim …

10 bayesian  methodology 

Yeni bir WinBUGS kullanıcısıyım ve yardımınız için bir sorum var. Aşağıdaki kodu çalıştırdıktan sonra, (istatistik, yoğunluk) beta0üzerinden parametreleri var beta4, ama kod modellemek için hayarladığım son değerinin tahmin almak için nasıl bilmiyorum NA. Birisi bana bir ipucu verebilir mi? Herhangi bir tavsiye büyük mutluluk duyacağız. model { for(i in 1: …

10 bayesian  bugs  prediction  winbugs 

Bu sadece birkaç kez karşılaştığım bir örnektir, bu yüzden örnek verilerim yok. R'de doğrusal regresyon modeli çalıştırmak: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1sürekli bir değişkendir. x2kategoriktir ve üç değeri vardır, örneğin "Düşük", "Orta" ve "Yüksek". Bununla birlikte, R tarafından verilen çıktı aşağıdaki gibi olacaktır: summary(a.lm) Estimate Std. Error …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

Soru: 10 boyutlu bir MCMC zinciri ile, size bir çizim matrisi vermeye hazır olduğumu varsayalım: 10 parametre (sütun) ile 100.000 yineleme (satır), arka modları en iyi nasıl tanımlayabilirim? Özellikle çoklu modlarla ilgileniyorum. Arka fon:Kendimi hesaplamalı olarak anlayışlı bir istatistikçi olarak görüyorum, ancak bir meslektaşım bana bu soruyu sorduğunda, makul bir …

10 r  bayesian  mcmc  k-nearest-neighbour  mode 

Bayesci posterior düşünün . Asimptotik, maksimum MLE tahmini oluşur sadece olasılığı en üst düzeye çıkarır, .İçeride ISTV melerin RWMAIWi'nin | Xθ∣X\theta\mid Xθ^θ^\hat \thetaargminθfθ( X)argminθfθ(X)\operatorname{argmin}_\theta\, f_\theta(X) Tüm bu kavramlar - Bayesian öncelikleri, olasılığı en üst düzeye çıkarıyor - kulağa süper ilkeli ve hiç de keyfi değil. Görünürde bir giriş yok. Yine …

9 bayesian  maximum-likelihood  kullback-leibler 

Gradyan tabanlı optimizasyon ve genetik algoritmanın bir kombinasyonunu kullanarak log-posterior'un küresel maksimumunu bularak MAP tahminini sağlam bir şekilde gerçekleştirebileceğimiz yüksek boyutlu bir çıkarım problemi (yaklaşık 2000 model parametreleri) üzerinde çalışıyorum. MAP tahminini bulmanın yanı sıra, model parametreleri üzerindeki belirsizlikleri biraz tahmin edebilmek istiyorum. Log-posteriorun gradyanını parametrelere göre etkili bir şekilde …

9 bayesian  uncertainty  high-dimensional  variational-bayes 

Bu biraz felsefi bir soru olabilir, ama işte başlıyoruz: Karar teorisinde bir Bayes tahmincisi riski θ^(x)θ^(x)\hat\theta(x) için θ∈Θθ∈Θ\theta\in\Theta önceki bir dağılımla ilgili olarak tanımlanır ππ\pi üzerinde ΘΘ\Theta. Şimdi, bir yandan, gerçek için θθ\theta veri üretmiş olmak (yani "mevcut"), θθ\theta altında olası bir değişken olmalı ππ\piörneğin sıfır olmayan olasılık, sıfır olmayan …

9 bayesian  prior  decision-theory  point-estimation 

Sıklıklı bir bakış açısından yeterli bir istatistiğin en basit tanımı burada Wikipedia'da verilmiştir . Ancak, yakın zamanda Bayesli bir kitapta tanımıyla karşılaştım . Bağlantıda her ikisinin de eşdeğer olduğu belirtiliyor, ancak nasıl olduğunu göremiyorum. Ayrıca, aynı sayfada, «Diğer Yeterlilik Türleri» bölümünde, her iki tanımın da sonsuz boyutlu alanlarda eşdeğer olmadığı …

9 bayesian  mathematical-statistics  sufficient-statistics