Pertanyaan yang diberi tag «bayesian»

Aku baru saja mulai membangun model di stan ; untuk membangun keakraban dengan alat ini, saya sedang mengerjakan beberapa latihan di Bayesian Data Analysis (2nd ed.). The Waterbuck latihan mengandaikan bahwa data , dengan ( N , θ ) tidak diketahui. Karena Hamiltonian Monte Carlo tidak mengizinkan parameter diskrit, saya …

13 bayesian  mcmc  discrete-data  stan 

Ketika memperoleh sampel MCMC untuk membuat kesimpulan pada parameter tertentu, panduan apa yang baik untuk jumlah minimum sampel efektif yang harus dituju? Dan, apakah saran ini berubah ketika modelnya menjadi lebih atau kurang kompleks?

13 bayesian  sample-size  mcmc  posterior 

Misalkan kita memiliki seperangkat poin . Setiap titik dihasilkan menggunakan distribusi Untuk mendapatkan posterior untuk kita menulis Menurut kertas Minka pada Expectation Dakwah kita perlu perhitungan untuk mendapatkan posterior p (x | \ mathbf {y}) dan, jadi, masalah menjadi sulit dipecahkan untuk sampel besar ukuran N . Namun, saya tidak …

13 bayesian  mixture  posterior 

Saya mencoba menjalankan Bayesian logit pada data di sini . Saya menggunakan bayesglm()dalam armpaket di R. Pengodean cukup mudah: df = read.csv("http://dl.dropbox.com/u/1791181/bayesglm.csv", header=T) library(arm) model = bayesglm(PASS ~ SEX + HIGH, family=binomial(link="logit"), data=df) summary(model) memberikan hasil sebagai berikut: Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 0.10381 0.10240 1.014 0.311 …

13 r  bayesian  p-value 

Ada beberapa makalah matematika-berat yang menggambarkan Bayesian Lasso, tapi saya ingin menguji, kode JAGS benar yang bisa saya gunakan. Bisakah seseorang memposting sampel kode BUGS / JAGS yang mengimplementasikan regresi logistik yang diatur? Skema apa pun (L1, L2, Elasticnet) akan bagus, tetapi Lasso lebih disukai. Saya juga bertanya-tanya apakah ada …

13 bayesian  logistic  lasso  jags  regularization 

Saya telah melihat referensi untuk mempelajari teori probabilitas Bayesian dalam R, dan saya bertanya-tanya apakah ada yang lebih seperti ini, mungkin secara khusus dalam Python? Ditujukan untuk mempelajari teori probabilitas Bayesian, inferensi, estimasi kemungkinan maksimum, model grafis dan sejenisnya?

13 machine-learning  bayesian  python  graphical-model 

Tutup. Pertanyaan ini di luar topik . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga sesuai topik untuk Cross Validated. Ditutup 11 bulan lalu . Saya mengikuti kursus tentang statistik Bayesian menggunakan BUGS dan R. Sekarang, saya sudah tahu BUGS, bagus tapi saya tidak terlalu suka …

13 r  bayesian  bugs 

Menanggapi semakin banyaknya ahli statistik dan peneliti yang mengkritik kegunaan uji hipotesis nol (NHT) untuk sains sebagai upaya kumulatif, Gugus Tugas Asosiasi Psikologis Amerika untuk Inferensi Statistik menghindari larangan langsung pada NHT, tetapi sebaliknya menyarankan bahwa para peneliti laporkan ukuran efek selain nilai p yang berasal dari NHT. Namun, ukuran …

13 bayesian  confidence-interval  effect-size  inference 

Saya ingin mengotomatiskan pilihan burn-in untuk rantai MCMC, misalnya dengan menghapus baris pertama berdasarkan pada diagnostik konvergensi. Sejauh mana langkah ini dapat diotomatisasi dengan aman? Bahkan jika saya masih mengecek autokorelasi, jejak mcmc, dan pdf, alangkah baiknya jika memiliki pilihan burn-in length otomatis. Pertanyaan saya bersifat umum, tetapi akan lebih …

13 r  bayesian  mcmc 

Mempelajari statistik Bayesian untuk pertama kalinya; sebagai sudut pandang untuk memahami MCMC saya bertanya-tanya: apakah ia melakukan sesuatu yang pada dasarnya tidak dapat dilakukan dengan cara lain, atau hanya melakukan sesuatu yang jauh lebih efisien daripada alternatifnya? Sebagai ilustrasi, misalkan kita mencoba menghitung probabilitas parameter kita mengingat data diberi model …

13 bayesian  mcmc 

Klasifikasi Naive Bayes adalah pengklasifikasi yang menetapkan item ke kelas berdasarkan pada memaksimalkan posterior untuk keanggotaan kelas, dan mengasumsikan bahwa fitur dari item tersebut independen.xxxCCCP(C|x)P(C|x)P(C|x) Kehilangan 0-1 adalah kerugian yang menyebabkan hilangnya klasifikasi "miss", dan hilangnya "0" untuk klasifikasi yang benar. Saya sering membaca (1) bahwa "Naive Bayes" Classifier, optimal …

13 machine-learning  bayesian  optimization  naive-bayes  loss-functions 

Saya mencoba menghitung interval kredibel 95% dari distribusi posterior berikut. Saya tidak dapat menemukan fungsi di R untuk itu tetapi apakah pendekatan di bawah ini benar? x <- seq(0.4,12,0.4) px <- c(0,0, 0, 0, 0, 0, 0.0002, 0.0037, 0.018, 0.06, 0.22 ,0.43, 0.64,0.7579, 0.7870, 0.72, 0.555, 0.37, 0.24, 0.11, 0.07, …

13 bayesian  descriptive-statistics  credible-interval 

Saya agak baru di bidang proses Gaussian dan bagaimana mereka diterapkan dalam pembelajaran mesin. Saya terus membaca dan mendengar tentang fungsi kovarian yang menjadi daya tarik utama dari metode ini. Jadi, adakah yang bisa menjelaskan secara intuitif apa yang terjadi dalam fungsi kovarian ini? Kalau tidak, jika Anda bisa menunjukkan …

13 machine-learning  probability  bayesian 

Saya mereproduksi dari awal hasil di Bagian 4.2.1 dari Kemungkinan Marginal dari Output Gibbs Siddhartha Chib Jurnal Asosiasi Statistik Amerika, Vol. 90, No. 432. (Desember, 1995), hlm. 1313-1321. Ini adalah campuran dari model normals dengan nomor yang diketahui komponen. f ( x | w , μ , σ 2 ) …

13 bayesian  mixture  gibbs 

Saat ini saya sedang membaca buku "Doing Bayesian Data Analysis" yang sangat bagus dari Kruschke. Namun, bab tentang regresi logistik hirarkis (Bab 20) agak membingungkan. Gambar 20.2 menggambarkan regresi logistik hirarkis di mana parameter Bernoulli didefinisikan sebagai fungsi linear pada koefisien yang ditransformasikan melalui fungsi sigmoid. Ini tampaknya menjadi cara …

13 regression  bayesian  logistic  multilevel-analysis