«bayesian» etiketlenmiş sorular

Şu anda R'den JAGS kullanarak hiyerarşik Bayesian modelleri ve ayrıca Python ( "Hackerlar için Bayesian Yöntemleri" ) kullanarak pymc öğreniyorum . Bu yazıdan biraz sezgi alabilirim : "sanki", bir şekilde bilmek istediğiniz karmaşık dağıtımdan bağımsız örnekler almayı başarmış gibi görünen bir yığın sayı ile sonuçlanacaksınız. " Koşullu olasılığı verebileceğim gibi …

9 bayesian  mcmc  expectation-maximization 

Filogenetikte, filogenetik ağaçlar genellikle MLE veya Bayesian analizi kullanılarak oluşturulur. Çoğu zaman, Bayesci tahmininde düz bir öncül kullanılır. Anladığım kadarıyla, Bayesci bir tahmin, bir önceliği içeren bir olasılık tahminidir. Benim sorum şudur: Eğer daha önce bir daire kullanırsanız, olasılık analizi yapmaktan farklı mıdır?

9 bayesian  confidence-interval  maximum-likelihood  likelihood  phylogeny 

Bir enstrümanın ölçüm hatası varsa uygun olanı nasıl hesaplarsınız? Bu paragraf Cressie'nin "Mekansal-Geçici Veriler için İstatistikler" kitabından alınmıştır: Genellikle, ölçüm-hata varyansı ile ilgili olarak, oldukça bilgilendirici bir parametre modelinin belirlenmesine izin veren bazı önceden bilgilerin mevcut olması söz konusudur. Örneğin, şartlı olarak bağımsız ölçüm hatalarını varsayarsak G a u ( …

9 bayesian  standard-error  error  prior  measurement-error 

Judea Pearl'ün "Nedensellik" i (ikinci baskı 2009) okuyorum ve 1.1.5 Koşullu Bağımsızlık ve Grafoitler bölümünde şöyle diyor: Koşullu bağımsızlık ilişkisi (X_ || _Y | Z) tarafından karşılanan özelliklerin (kısmi) bir listesi aşağıdadır. Simetri: (X_ || _ Y | Z) ==> (Y_ || _X | Z). Ayrışma: (X_ || _ YW …

9 self-study  bayesian 

Kruschke's Doing Bayesian Veri Analizi , özellikle de Poisson üstel ANOVA örnekleri üzerinden çalışıyorum . 22, ki bu sıklık tabloları için sık sık ki-kare bağımsızlık testlerine bir alternatif olarak sunmaktadır. Değişkenler bağımsız olsaydı (HDI sıfırı hariç tuttuğunda) beklenenden daha fazla veya daha az gerçekleşen etkileşimler hakkında nasıl bilgi aldığımızı görebilirim. …

9 r  bayesian  effect-size  contingency-tables 

Bayes'e Giriş kursuna katılıyorum ve tahmine dayalı dağılımları anlamakta zorluk çekiyorum. Neden faydalı olduklarını anlıyorum ve tanıma aşinayım, ama tam olarak anlamadığım bazı şeyler var. 1) Yeni gözlemlerin bir vektörü için doğru tahmini dağıtım nasıl elde edilir bir örnekleme modeli ve önceki bir varsayalım . Gözlemler varsayın verilen şartlı bağımsızdır …

9 bayesian  prediction 

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.

9 bayesian  bayes  geometry 

Farklı nokta tahmin yöntemleri üzerinde çalışıyorum ve MAP vs ML tahminleri kullanırken, "tekdüze bir önceki" kullandığımızda tahminlerin aynı olduğunu okudum. Birisi "tekdüze" önceliğin ne olduğunu açıklayabilir ve MAP ve ML tahmincilerinin ne zaman aynı olacağına dair bazı (basit) örnekler verebilir mi?

9 machine-learning  probability  bayesian  estimation  maximum-likelihood 

Bunların çoğu arka plan, Dirichlet işlem karışımları hakkında yeterince bilginiz varsa sonuna kadar atlayın . Diyelim ki bazı verileri Dirichlet işlemlerinin bir karışımından geliyormuş gibi modelleniyorum, yaniF∼D(αH)F∼D(αH)F \sim \mathcal D(\alpha H) ve şartlı FFF üstlenmek Yi∼iid∫f(y|θ)F(dθ).Yi∼iid∫f(y|θ)F(dθ).Y_i \stackrel {iid}{\sim} \int f(y | \theta) F(d\theta). Burada ve önceki temel ölçüttür. Her gözlem …

9 bayesian  nonparametric-bayes 

Diyelim ki belirli bir sağlık önlemine bakarak bir analiz yapıyorum. Hastalar ve kontroller arasındaki bu ölçekteki farkla ve farkın 0'dan farklı olup olmadığıyla ilgileniyorum. Geçmişte aynı araştırma sorum ve sağlık ölçüme, ancak farklı hasta örneklerine baktığım çalışmalar vardı. Bayesci analizimde, ortalama farkı ve standart hatayı içeren önceki çalışmalara dayanarak önceki …

9 bayesian  meta-analysis  case-control-study 

Başımı bu konunun etrafına sarmak istiyorum, ancak teknik incelemelerden ve öğreticilerden öğrenmek zor çünkü genellikle ders kitaplarında dolu birçok boşluk var. Önemli ise doktora derecemde olduğu gibi nispeten güçlü bir matematik geçmişim var. uygulamalı matematikte (CFD daha kesin).

9 bayesian  nonparametric  references  nonparametric-bayes 

Stan (özellikle rstan), tahmini posterior dağılımlar oluşturmak için yerleşik olanaklara sahip mi? Stan uyumdan dağıtım yapmak zor değil, ama tekerleği yeniden icat etmemeyi tercih ederim.

9 bayesian  posterior  stan 

Bu size daha fazla kanıt olduğu (daha büyük şeklinde söylüyorlar iyi bilinmektedir için , Bayes önce "unutulmuş" olur iid örnekler) ve çıkarım çoğu kanıt (veya olasılık) tarafından etkilenir.nnnnnn Çeşitli özel durumlar için bunu görmek kolaydır (önceden Beta ile Bernoulli veya diğer örnek türleri) - ancak ile genel durumda görmenin bir …

9 bayesian  prior 

Tamsayıların alt kümelerinde herhangi bir standart dağılım olup olmadığını merak ediyorum {1,2,...,J}{1,2,...,J}\{1, 2, ..., J\}. Eşdeğer olarak, bunu bir dağıtım olarak ifade edebiliriz.JJJ ikili sonuçların uzunluk vektörü, örn. J=5J=5J = 5 sonra {1,3,5}{1,3,5}\{1, 3, 5\} vektöre karşılık gelir (1,0,1,0,1)(1,0,1,0,1)(1, 0, 1, 0, 1). İdeal olarak aradığım şey dağıtım νθ(⋅)νθ(⋅)\nu_\theta (\cdot), …

9 bayesian  discrete-data 

Bu makaleden aşağıdaki greftler alınmıştır . Ben bootstrap için acemi ve R bootpaket ile doğrusal karışık model için parametrik, yarı parametrik ve parametrik olmayan bootstrapping bootstrapping uygulamaya çalışıyorum . R Kodu İşte benim Rkod: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) fixef(fm1Cult) …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography