«bayesian» etiketlenmiş sorular

Jaynes'in "Olasılık Teorisi: Bilim Mantığı" kitabında , , bu örneklemesinde yardımcı olduğu dağılımları fikrini tanıttığı " ApApA_p dağılımı ve ardışık kuralı " başlıklı bir bölümü (Ch 18) vardır :ApApA_p [...] Bunu görmek için yeni bilgi almanın etkisini düşünün. Madeni parayı beş kez attığımızı ve her seferinde kuyrukların geldiğini varsayalım. Bir …

25 probability  bayesian  beta-distribution 

Biri bir dizi fiziksel gözlem (sıcaklık) diğeri nümerik modellerden oluşan iki veri setim var. Mükemmel bir model analizi yapıyorum, model topluluğunun gerçek ve bağımsız bir örnek teşkil ettiğini varsayarak gözlemlerin bu dağılımdan çekilip çizilmediğini kontrol ediyorum. Hesapladığım istatistik normalleştirildi ve teorik olarak standart bir normal dağılım olmalıdır. Tabii ki mükemmel …

25 bayesian  goodness-of-fit 

Denilen sonuç çıkarımı p-değeri, güvenmek dezavantajları tartışırken son makalesinde ". Matrixx v Siracusano ve Öğrenci v yargılanan Fisher İstatistiksel önem" (DOI: 10.1111 / j.1740-9713.2011.00511.x), Stephen T. Ziliak, p değerlerinin kullanılmasına karşı çıkıyor. Sonuç paragraflarında şöyle diyor: Veriler zaten bildiğimiz ve kesin olan tek şey. Aslında bilmek istediğimiz şey oldukça farklı …

25 r  hypothesis-testing  statistical-significance  bayesian  p-value 

CrossValidated toplumundaki Bayesanların model belirsizlik problemini nasıl gördüklerini ve bununla nasıl başa çıkmayı tercih ettiklerini merak ediyordum ? Sorumu iki bölümden ortaya çıkarmaya çalışacağım: Model belirsizliği ile (deneyiminize / görüşünüze göre) ne kadar önemli? Makine öğrenen topluluğunda bu konuyla ilgili herhangi bir makale bulamadım, bu yüzden sadece nedenini merak ediyorum. …

25 machine-learning  bayesian  model-selection 

Dolayısıyla, frekansçı olasılık ve istatistiksel analizin temellerini (ve ne kadar kötü kullanılabileceğini) iyi bir şekilde kavradığımı düşünüyorum. Sık sık dünyada, bu dağılımın bu dağılımdan farklı olduğu şeklinde bir soru sormak mantıklıdır, çünkü dağılımların gerçek, nesnel ve değişmez olduğu varsayılır (en azından belirli bir durum için) ve Bir numunenin, başka bir …

25 distributions  bayesian 

Ben de Empirical Bayes'e giriş yapan harika bir kitabı okudum . Kitabın harika olduğunu düşünmüştüm, ancak verilerden öncelikler oluşturmak yanlış hissettim. Bir analiz planı hazırlamanız ve ardından veri toplamanız ve daha önce analiz planınızda belirlediğiniz hipotezi test etmeniz konusunda eğitildim. Bunu daha önce toplayan verilere ilişkin bir analiz yaptığınızda, sizi …

24 machine-learning  hypothesis-testing  bayesian  empirical-bayes 

Gereğince bu ve bu cevap, autoencoders boyut azaltılması için sinir ağları kullanan bir tekniktir görünmektedir. Ek olarak, değişken bir otomatik kodlayıcının ne olduğunu ("geleneksel" otomatik kodlayıcılara göre başlıca farklılıkları / faydaları) ve bu algoritmaların kullanıldığı ana öğrenme görevlerinin ne olduğunu bilmek isterim.

24 machine-learning  bayesian  deep-learning  autoencoders  variational-bayes 

Şu anda bir durum uzayı modeli için bir Markov zinciri Monte Carlo (MCMC) algoritması geliştirmem gereken bir sorun üzerinde çalışıyorum . Sorunu çözebilmem için bana şu durumda : p ( ) = 2I ( > 0) / (1+ ) olasılığı verildi . standart sapması olarak .ττ\tauττ\tauττ\tauτ2τ2\tau^2ττ\tauxxx Şimdi bunun yarı Cauchy …

24 distributions  bayesian  prior  state-space-models  cauchy 

Bilgilendirici olmayan öncelikleri hakkında Bayesian İstatistik kursu için kısa bir teorik makale yazıyorum (Ekonomi Yüksek Lisansında) ve bu teorinin gelişiminde hangi adımların olduğunu anlamaya çalışıyorum. Şimdiye kadar zaman çizelgem üç ana adımdan oluşuyor: Laplace'in kayıtsızlık ilkesi (1812), Değişmeyen Önceler (Jeffreys (1946)), Bernardo referansı (1979). Literatür taramamdan, kayıtsızlık ilkesinin (Laplace), önceden …

24 bayesian  references  prior  history 

Bu tekrarlayan bir soru ( bu yazıya , bu yazıya ve bu yazıya bakın ), ancak farklı bir dönüşe sahibim. Genel bir MCMC örnekleyiciden bir grup örneğim olduğunu varsayalım. Her örnek için θθ\theta , log olabilirlik günlükf( x | θ )log⁡f(x|θ)\log f(\textbf{x} | \theta) ve log değerini biliyorum günlükf( θ …

24 machine-learning  bayesian  sampling  mcmc  likelihood 

Yani bu soru biraz dağınık, ama bunu telafi etmek için renkli grafikler ekleyeceğim! Önce Arkaplan, Sonra Soru (lar). Arka fon Diyelim ki kategorilerinde eşit probailitlerle boyutlu bir multinom dağılımınız var . Let normalize sayar (olması olduğunu dağılımından),:nnnnnnπ=(π1,…,πn)π=(π1,…,πn)\pi = (\pi_1, \ldots, \pi_n)ccc (c1,…,cn)∼Multinomial(1/n,…,1/n)πi=cin(c1,…,cn)∼Multinomial(1/n,…,1/n)πi=cin(c_1, \ldots, c_n) \sim \text{Multinomial}(1/n, \ldots, 1/n) \\ \pi_i …

24 distributions  bayesian  bootstrap  multinomial  dirichlet-distribution 

Genellikle olasılık teorisi, Kolgomorov'un aksiyomlarıyla öğretilir. Bayesanlar da Kolmogorov'un aksiyomlarını kabul ediyor mu?

24 probability  bayesian  kolmogorov-axioms 

John Snow Kolera salgını verilerine dayanarak, bir tür merkez üssünün coğrafi bir yaklaşımının nasıl geliştirileceğini öğrenmekle ilgileniyorum. Hangi istatistiki modellemenin, kuyuların nereye yerleştirildiğine dair önceden bilgi sahibi olmadan böyle bir problemi çözmek için kullanılabileceği. Genel bir sorun olarak, zamanın, bilinen noktaların yerini ve gözlemcinin yürüme yolunu bulabilirdin. Aradığım yöntem bu …

23 bayesian  spatial  epidemiology  gis 

Beta dağıtımı sezgisiyle ilgili sorguya mükemmel bir cevaptan esinlenerek bir soru sormak istedim . Vuruş ortalaması için önceki dağıtım için türetme daha iyi anlamak istedim. Görünüşe göre David parametreleri ortalama ve aralıktan alıyor. Ortalama olduğu varsayımı altında ve standart sapmadır , sen geri dönebilirsin ve bu iki denklemleri çözerek: 0.270.270.270.180.180.18αα\alphaββ\betaαα+β=0.27α⋅β(α+β)2⋅(α+β+1)=0.182αα+β=0.27α⋅β(α+β)2⋅(α+β+1)=0.182\begin{equation} …

23 bayesian  prior 

İçin Google’ı "fisher" "fiducial" ... çok fazla hit alıyorum ama takip ettiğim her şey tamamen anladığımın ötesinde. Bütün bu hitlerin ortak bir özelliği var gibi görünüyor: hepsi yünlü boya istatistikçilerine, teoriye, uygulamaya, tarihe ve istatistiklerin bilgisine iyice sarılmış insanlar için yazılmıştır. (Bu nedenle, bu hesapların hiçbiri, jargon okyanuslarına başvurmadan ve …

23 bayesian  inference  terminology  fiducial  ronald-fisher