«hierarchical-bayesian» etiketlenmiş sorular

Bayes istatistikleri için nispeten yeniyim ve son zamanlarda farklı veri kümelerinde hiyerarşik bayes modelleri oluşturmak için JAGS kullanıyorum. Sonuçlardan çok memnunum (standart glm modellerine kıyasla), istatistikçi olmayanlara standart istatistiksel modellerle arasındaki farkın ne olduğunu açıklamam gerekiyor. Özellikle, HBM'lerin neden ve ne zaman daha basit modellerden daha iyi performans gösterdiğini göstermek …

10 bayesian  hierarchical-bayesian 

Elimdeki sorunu olabildiğince genel olarak anlatmaya çalışacağım. Gözlemleri bir parametre olasılık vektör tetası ile kategorik dağılım olarak modelleniyorum . Sonra parametre vektör teta parametreleri ile bir Dirichlet önceki dağıtımını .α1, α2, … , Αkα1,α2,…,αk\alpha_1,\alpha_2,\ldots,\alpha_k Bu durumda parametreleri üzerine hiperprior dağılımı da uygulamak mümkün ? Kategorik ve dirichlet dağılımları gibi çok …

10 categorical-data  multinomial  dirichlet-distribution  hierarchical-bayesian  dirichlet-process 

Gelman'ı (yeniden) okudum Neden (genellikle) birden fazla karşılaştırma konusunda endişelenmek zorunda değiliz . Özellikle "Birden fazla sonuç ve diğer zorluklar" bölümünde, aynı kişi / üniteden farklı zamanlarda / koşullarda birden fazla ilgili önlemin bulunduğu durumlar için hiyerarşik bir model kullanılmıştır. Bir dizi istenen özelliğe sahip olduğu görülmektedir. Bunun mutlaka Bayesci …

10 multiple-comparisons  multilevel-analysis  lme4-nlme  jags  hierarchical-bayesian 

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 

İkinci dereceden kayıp , daha önce verilen burada . Let olasılığı. Bayes tahmincisini bulun .L(θ,δ)=(θ−δ)2L(θ,δ)=(θ−δ)2L(\theta,\delta)=(\theta-\delta)^2π(θ)π(θ)\pi(\theta)π(θ)∼U(0,1/2)π(θ)∼U(0,1/2)\pi(\theta)\sim U(0,1/2)f(x|θ)=θxθ−1I[0,1](x),θ>0f(x|θ)=θxθ−1I[0,1](x),θ>0f(x|\theta)=\theta x^{\theta-1}\mathbb{I}_{[0,1]}(x), \theta>0δπδπ\delta^\pi Ağırlıklı karesel kaybı göz önünde burada ile önceden . Let olması olasılığı artar. Bayes tahmincisini bulun .Lw(θ,δ)=w(θ)(θ−δ)2Lw(θ,δ)=w(θ)(θ−δ)2L_w(\theta,\delta)=w(\theta)(\theta-\delta)^2w(θ)=I(−∞,1/2)w(θ)=I(−∞,1/2)w(\theta)=\mathbb{I}_{(-\infty,1/2)}π1(θ)=I[0,1](θ)π1(θ)=I[0,1](θ)\pi_1(\theta)=\mathbb{I}_{[0,1]}(\theta)f(x|θ)=θxθ−1I[0,1](x),θ>0f(x|θ)=θxθ−1I[0,1](x),θ>0f(x|\theta)=\theta x^{\theta-1}\mathbb{I}_{[0,1]}(x), \theta>0δπ1δ1π\delta^\pi_1 Karşılaştırma veδπδπ\delta^\piδπ1δ1π\delta^\pi_1 İlk önce olduğunu fark ettim ve bunun olasılık olduğunu varsaydım, aksi …

9 self-study  bayesian  estimation  hierarchical-bayesian  loss-functions