«bayesian» etiketlenmiş sorular

(Bunu neden yazdığımı görmek için, bu soruya verdiğim yanıtın altındaki yorumları kontrol edin .) Tip III hataları ve istatistiksel karar teorisi Yanlış soruya doğru cevabı vermek bazen Tip III hatası olarak adlandırılır. İstatistiksel karar teorisi, karar almanın belirsizlik altında resmileştirilmesidir; tip III hatalarından kaçınmaya yardımcı olabilecek kavramsal bir çerçeve sağlar. …

20 bayesian  credible-interval  decision-theory 

Bu makaleye atıfta bulunuyorum: http://www.nytimes.com/2011/01/11/science/11esp.html Aşağıdaki deneyi düşünün. Bir madalyonun kafalara doğru hafif ağırlıklı olduğuna inanmak için bir neden olduğunu varsayalım. Bir testte, madeni para 1000 üzerinden 527 kez geliyor. Bu madalyonun ağırlıklı olduğuna dair önemli bir kanıt mı? Klasik analiz evet diyor. Adil bir madeni para ile, 1.000 döndürmede …

20 hypothesis-testing  bayesian  statistics-in-media 

Hassasiyet şu şekilde tanımlanır: p = true positives / (true positives + false positives) Gibi, bu doğru mu true positivesve false positiveshassas 1 yaklaşır yaklaşım 0? Hatırlama için aynı soru: r = true positives / (true positives + false negatives) Şu anda bu değerleri hesaplamam gereken bir istatistiksel test uyguluyorum …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

Geleneksel frekansçı istatistik alanındaki tahmin modellerini doğrulamak için yöntem ve yazılım geliştirmeye çok zaman ayırdım. Daha fazla Bayesci fikri hayata geçirirken ve öğretirken kucaklamak için bazı önemli farklılıklar görüyorum. Birincisi, Bayes öngörülü modelleme analistten aday özelliklerine göre özelleştirilebilen önceki dağılımlar hakkında çok düşünmesini ister ve bu öncelikler modeli kendilerine çeker …

20 bayesian  cross-validation  predictive-models  validation  regression-strategies 

Bayes teoremi P( model | veri ) = P( model ) × P( veri | model )P( veri )P(model|veri)=P(model)xP(veri|model)P(veri) P(\textrm{model}|\textrm{data}) = \frac{P(\textrm{model}) \times P(\textrm{data}|\textrm{model})}{P(\textrm{data})} Her şey yolunda. Ama bir yerde okudum: Temel olarak, P (veri) normalleştirici bir sabitten başka bir şey değildir, yani arka yoğunluğu bire entegre eden bir sabittir. …

20 probability  bayesian  conditional-probability  bayes 

Yakın zamanda Bolstad'ın "Bayesci İstatistiklere Giriş" 2. Basımını okumaya başladım. Temel olarak istatistiksel testleri kapsayan ve neredeyse regresyon analizinde bir sınıftan geçen bir giriş istatistik sınıfım vardı. Bunu anlamam için başka hangi kitapları kullanabilirim? İlk 100-125 sayfadan geçtim. Daha sonra kitap hipotez testinden bahsetmeye başlar, ki bu beni kapsamak için …

20 hypothesis-testing  bayesian 

Farklı MCMC algoritmaları vardır: Metropolis-Hastings Gibbs Önem / ret örneklemesi (ilgili). Metropolis-Hastings yerine neden Gibbs örneklemesi kullanılır? Şüpheliyim, Gibbs örneklemesinde Metropolis-Hastings'e göre çıkarımın daha izlenebilir olduğu durumlar var, ancak ayrıntılarda net değilim.

20 bayesian  simulation  mcmc  gibbs  metropolis-hastings 

Jaynes'in sık sık “örtük bir öncekiyle” çalıştığını iddia ettiği fikrini duydum. Bu örtük öncelikler nedir veya bunlar mı? Bu, sık kullanılan modellerin, Bayesian modellerinin bulunmasını bekleyen özel vakaları anlamına mı geliyor?

19 bayesian  prior  posterior  frequentist 

'Varyansın tersi' anlamına gelen bir kelime var mı? Yani, yüksek varyansı varsa, düşük ? Yakın bir antonym ile ilgilenmiyorum ('anlaşma' veya 'benzerlik' gibi) ama özellikle mı geliyor?XXXXXX......\dots1 / σ21/σ21/\sigma^2

19 bayesian  variance  terminology  precision 

Oranlar, Sürekli Güncellenmiş makalesi , yaşamını tam anlamıyla Bayes İstatistiklerine borçlu olan bir Long Island balıkçısının hikayesinden bahsediyor. İşte kısa versiyon: Gecenin ortasında bir teknede iki balıkçı var. Biri uyurken diğeri okyanusa düşer. Tekne, ilk adam uyanıp Sahil Güvenlik'i haberdar edene kadar gece boyunca otomatik pilot üzerinde ilerlemeye devam eder. …

19 probability  bayesian  posterior  bayes 

Son zamanlarda Bayes klasik istatistiklerini araştırıyorum. Bayes faktörü hakkında okuduktan sonra, bu istatistik görünümünde güç analizinin bir gereklilik olup olmadığını merak ettim. Bunu merak etmemin ana nedeni Bayes faktörünün gerçekten bir olasılık oranı gibi görünüyor. Bir kez 25: 1 gibi bir gece diyebilirim. Uzak mıyım? Daha fazla bilgi için yapabileceğim …

19 bayesian  power-analysis 

K-kat çapraz doğrulama (k = 5) kullanarak JAGS bir Bayesian HLM takıyorum. parametresinin tüm kıvrımlarda sabit olup olmadığını bilmek istiyorum . Bunu yapmanın en iyi yolu nedir?ββ\beta Bir fikir posteriorlarının farklarını bulmak ve 0'ın farkın% 95 CI'sinde olup olmadığını görmek. Başka bir deyişle, % 95 aralığında (ve sonra tüm kat …

19 bayesian  cross-validation 

Sürekli parametrelerin özellikle degrade tabanlı yöntemlerin takılması hakkında adil bir miktar biliyorum, ancak ayrık parametrelerin takılması hakkında fazla bir şey bilmiyorum. Ayrık parametreleri takmak için yaygın olarak kullanılan MCMC algoritmaları / teknikleri nelerdir? Hem oldukça genel hem de oldukça güçlü algoritmalar var mı? Boyutsallığın laneti ile ilgilenen algoritmalar var mı? …

19 bayesian  mcmc 

Konferanslara katılırken Bayes istatistiklerinin savunucuları tarafından deneylerin sonuçlarını değerlendirmek için biraz baskı yapıldı. Sık rastlanan istatistiklere göre gerçek bulgulara (daha az yanlış pozitif) karşı hem daha duyarlı, uygun hem de seçici olarak tanımlanmaktadır. Konuyu biraz araştırdım ve Bayesian istatistiklerini kullanmanın yararlarından şimdiye kadar ikna olmadım. Ancak Daryl Bem'in algılamayı destekleyen …

19 bayesian  power  frequentist 

Yazarların görünüşte yeni başlayanlar için bir giriş olarak Bayes Teoremine yönelik maksimum olasılık tahmini tartışmasından yola çıktığı bir makale okuyorum . Bir olasılık örneği olarak, bir binom dağılımı ile başlarlar: p(x|n,θ)=(nx)θx(1−θ)n−xp(x|n,θ)=(nx)θx(1−θ)n−xp(x|n,\theta) = \binom{n}{x}\theta^x(1-\theta)^{n-x} ve sonra her iki tarafı da günlüğe kaydet ℓ(θ|x,n)=xln(θ)+(n−x)ln(1−θ)ℓ(θ|x,n)=xln⁡(θ)+(n−x)ln⁡(1−θ)\ell(\theta|x, n) = x \ln (\theta) + (n-x)\ln (1-\theta) …

19 bayesian  likelihood  definition  philosophical