«bayesian» etiketlenmiş sorular

Her biri gözlemlenen ortalamayı ve ölçüsünün SD'sini, bilinen büyüklükteki . Aynı önlemin tasarladığım yeni bir çalışmada muhtemel dağılımı ve bu tahminde ne kadar belirsizlik olduğu konusunda mümkün olan en iyi tahminde bulunmak istiyorum. ) olduğunu varsaydığım için mutluyum .XXXnnnX∼ N( μ , σ2X~N-(μ,σ2X \sim N(\mu, \sigma^2 İlk düşüncem meta-analizdi, ancak …

21 bayesian  normal-distribution  meta-analysis 

Bazı dağıtımlarda eşlenik öncelikler vardır, bazıları değildir. Bu ayrım sadece bir kaza mı? Yani, matematiği siz yaparsınız, ve bir şekilde ya da diğer yolunda gider, ancak size gerçekte kendisi dışında dağıtım hakkında önemli bir şey anlatmaz mı? Yoksa bir konjugatın varlığı veya yokluğu dağıtımın daha derin bir özelliğini yansıtıyor mu? …

21 bayesian  mathematical-statistics  conjugate-prior 

Bazı problemler için bir Monte Carlo simülasyonu kodlarken ve model yeterince basit olduğunda, Gibbs örneklemesi için çok basit bir ders kitabı kullanıyorum. Gibbs örneklemesini kullanmak mümkün olmadığında, yıllar önce öğrendiğim Metropolis-Hastings ders kitabını kodlarım. Ona verdiğim tek düşünce atlama dağılımını veya parametrelerini seçmek. Bu ders kitabı seçeneklerinde gelişen yüzlerce yüzlerce …

21 bayesian  mcmc  gibbs  metropolis-hastings 

Geçenlerde bir MCMC algoritması (gerçekte R'de MCMCglmm işlevini kullanarak) kullanarak Bayesian çerçevesindeki regresyon karma modellerini yerleştirmeye başladım. Tahmin sürecinin yakınlaşmasının nasıl teşhis edildiğini anladığımı düşünüyorum (iz, büyü parsel, otokorelasyon, arka dağılım ...). Bayesian çerçevesinde beni vuran şeylerden biri de bu teşhisi yapmak için çok çaba sarfedilmiş gibi görünmekle birlikte, takılı …

21 r  bayesian  mixed-model  mcmc  residuals 

Parametrik olmayan Bayesian (ve ilgili) teknikleri hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorum. Arka planım bilgisayar biliminde ve ölçüm teorisi veya olasılık teorisi konusunda bir ders almadığım halde olasılık ve istatistik konusunda sınırlı miktarda formal eğitim aldım. Kimse beni başlatmak için bu kavramlara okunaklı bir giriş önerebilir mi?

21 probability  bayesian  references  theory 

Ölçeğin ne olması gerektiği hakkında kaba bir fikrim olduğunda, ölçek parametreleri için normal dağılımları log (normal dağılımlar, t dağılımları vb.) Olarak kullanıyorum, Bu konuda çok fazla. Bunu kullanıyorum çünkü bu kullanım benim için sezgisel bir anlam ifade ediyor, ancak başkalarının kullandığını görmedim. Bunun gizli bir tehlikesi var mı?

21 distributions  bayesian  modeling  prior  maximum-entropy 

Bazı eğitim verilerine dayanarak kayıtları 2 kategoride (doğru / yanlış) sınıflandıracak bir program uygulamam gerekiyor ve hangi algoritmaya / metodolojiye bakmam gerektiğini merak ediyordum. Seçilebilecek birçoğu var - Yapay Sinir Ağı, Genetik Algoritma, Makine Öğrenmesi, Bayes Optimizasyonu vs., ve nereden başlayacağımı bilmiyordum. Yani benim sorularım: Sorunum için kullanmam gereken bir …

21 machine-learning  bayesian  optimization  genetic-algorithms 

Stan ve frontend paketleriyle rstanarmveya brmsBayesian yolunu daha önce yaptığım gibi kolayca analiz edebilirim lme. Masamda Kruschke-Gelman-Wagenmakers-vb. Tarafından yazılan kitapların ve makalelerin çoğuna sahip olmama rağmen, bunlar bana Bayesian'ın Skylla'sı ile tıbbi gözden geçirenlerin Charybdisleri arasında parçalanmış bir tıbbi izleyici için sonuçları nasıl özetleyeceğimi söylemiyor. "Biz o dağınık şeyleri değil …

21 statistical-significance  bayesian  stan  credible-interval  medicine 

Arka fon Varyanstan önce en sık kullanılan zayıf yönlerden biri parametreleri olan ters gamadır (Gelman 2006) .α = 0.001 , β= 0.001α=0.001,β=0.001\alpha =0.001, \beta=0.001 Bununla birlikte, bu dağılım yaklaşık% 90 CI'ye sahiptir .[ 3 × 1019, ∞ ][3x1019,∞][3\times10^{19},\infty] library(pscl) sapply(c(0.05, 0.95), function(x) qigamma(x, 0.001, 0.001)) [1] 3.362941e+19 Inf Bu, ben …

21 bayesian  multilevel-analysis  prior 

Bayesian Hiyerarşik Doğrusal Model ile uğraşıyorum , burada onu tanımlayan ağ. YYY , bir süpermarketteki bir ürünün günlük satışlarını temsil eder (gözlemlenir). XXX , fiyatlar, promosyonlar, haftanın günü, hava durumu, tatiller dahil olmak üzere bilinen bir gerileme matrisidir. 1SSS , her bir ürünün bilinmeyen gizli envanter seviyesidir, bu da en …

20 regression  bayesian  neural-networks  generalized-linear-model  bayesian-network 

Gibbs örnekleme ve Metropolis Hastings algoritması hakkında biraz okuma yapıyorum ve birkaç sorum var. Anladığım kadarıyla, Gibbs örneklemesi durumunda, büyük bir çok değişkenli problemimiz varsa, koşullu dağıtımdan örnek alıyoruz, yani bir değişkeni örneklerken, diğerlerini sabit tutarken MH'de tam eklem dağılımından örnek alıyoruz. Belgenin söylediği bir şey, önerilen örneğin Gibbs Sampling'de …

20 bayesian  sampling  mcmc  gibbs  metropolis-hastings 

olaylarıyla sağ sansürlü gözlemleri düşünün . Duyarlı kişilerde sayısı zamanda i olan n ı ve etkinlik sayısı zamanda i edilir d i .t1,t2,…t1,t2,…t_1, t_2, \dotsiiininin_iiiididid_i Hayatta kalma işlevi bir adım işlevi olduğunda Kaplan-Meier veya ürün tahmincisi doğal olarak bir MLE olarak ortaya çıkar . Olasılığı daha sonra L ( α …

20 bayesian  survival  kaplan-meier 

Jüri görevine çağrıldım. İstatistiklerin bazı jüri duruşmalarıyla ilgisinin farkındayım. Örneğin, "taban ücret" kavramı ve olasılık hesaplamalarına uygulanması bazen - belki de her zaman - önemlidir. Durumumdaki bir kişi hangi istatistiksel konuları yararlı bir şekilde inceleyebilir ve geçmişim olan biri için hangi materyaller uygun olur? Bir "sert bilim" derecem var ve …

20 probability  bayesian  references 

Bir dizi tamamlanmış veri kümesi elde etmek için çoklu gösterim kullandım. Bir parametre (rastgele etki) için posterior dağılımlar elde etmek için tamamlanmış veri kümelerinin her birinde Bayesian yöntemleri kullandım. Bu parametre için sonuçları nasıl birleştirebilirim / havuzlayabilirim? Daha fazla bağlam: Modelim okullarda kümelenmiş bireysel öğrenciler (öğrenci başına bir gözlem) anlamında …

20 bayesian  mixed-model  missing-data 

Bayesci istatistikleri öğreniyorum ve sık sık makalelerde okudum "Bayesci bir yaklaşımı benimsiyoruz" Veya benzeri. Ayrıca, daha az sıklıkla fark ettim: " tamamen Bayesci bir yaklaşım benimsiyoruz" (benim vurgu). Bu yaklaşımlar arasında herhangi bir pratik veya teorik anlamda bir fark var mı? FWIW, MCMCglmmilgili olması halinde R'deki paketi kullanıyorum .

20 bayesian