Pertanyaan yang diberi tag «bayesian»

Apa perbedaan antara paradigma Bayesian obyektif dan subyektif? Obyek atau prosedur apa yang mereka definisikan atau tafsirkan secara berbeda? Apakah ada perbedaan dalam pilihan metode mereka?

12 bayesian  methodology 

Bayangkan seorang peneliti sedang mengeksplorasi dataset dan menjalankan 1000 regresi yang berbeda dan ia menemukan satu hubungan yang menarik di antara mereka. Sekarang bayangkan peneliti lain dengan data yang sama hanya menjalankan 1 regresi, dan ternyata itu sama dengan yang peneliti lain lakukan untuk menemukan 1000 regresi. Peneliti 2 tidak …

12 bayesian  multiple-regression  multiple-comparisons  inference  theory 

Dalam bukunya Doing Bayesian Data Analysis, John Kruschke menyatakan bahwa dalam menggunakan JAGS dari R ... estimasi mode dari sampel MCMC bisa agak tidak stabil karena estimasi tersebut didasarkan pada algoritma perataan yang bisa peka terhadap benjolan dan riak acak dalam sampel MCMC. ( Melakukan Analisis Data Bayesian , halaman …

12 bayesian  mcmc  mode 

Saya sudah sering mendengar ungkapan ini, tetapi tidak pernah sepenuhnya mengerti apa artinya. Ungkapan "properti frequentist yang baik" memiliki ~ 2.750 hits di google saat ini, 536 di scholar.google.com, dan 4 di stats.stackexchange.com . Hal terdekat yang saya temukan dengan definisi yang jelas berasal dari slide terakhir dalam presentasi Universitas …

12 bayesian  terminology  frequentist 

Saya membaca tentang kesimpulan Bayesian dan saya menemukan frasa "integrasi numerik dari kemungkinan marginal terlalu mahal" Saya tidak memiliki latar belakang matematika dan saya bertanya-tanya apa sebenarnya arti mahal di sini? Apakah hanya dalam hal kekuatan perhitungan atau ada sesuatu yang lebih.

12 bayesian  numerical-integration  variational-bayes  approximate-inference 

Selain kegunaan, apakah ada pembenaran epistemik (matematika, filosofis, heuristik, dll) untuk menggunakan prior konjugat? Atau sebagian besar hanya karena biasanya pendekatan yang cukup baik dan membuat banyak hal lebih mudah?

12 bayesian  conjugate-prior  philosophical 

Saya sedang mempertimbangkan ruang besar (tetapi terbatas) model kompleksitas yang berbeda yang saya jelajahi menggunakan RJMCMC . Sebelumnya pada vektor parameter untuk setiap model cukup informatif. Dalam kasus apa (jika ada) yang harus saya khawatirkan dengan paradoks Jeffreys-Lindley yang mendukung model yang lebih sederhana ketika salah satu model yang lebih …

12 bayesian  model-selection  mcmc  prior  improper-prior 

Baru-baru ini saya membaca beberapa makalah tentang jaringan saraf Bayesian (BNN) [Neal, 1992] , [Neal, 2012] , yang memberikan kemungkinan hubungan antara input dan output dalam jaringan saraf. Pelatihan seperti jaringan saraf adalah melalui MCMC yang berbeda dari algoritma back-propagation tradisional. Pertanyaan saya adalah: Apa keuntungan menggunakan jaringan saraf seperti …

12 bayesian  neural-networks  bayesian-network 

Ketika infering presisi matriks ΛΛ\boldsymbol{\Lambda} dari distribusi normal digunakan untuk menghasilkan NNN vektor D-dimensi x1,..,xNx1,..,xN\mathbf{x_1},..,\mathbf{x_N} xi∼N(μ,Λ−1)xi∼N(μ,Λ−1)\begin{align} \mathbf{x_i} &\sim \mathcal{N}(\boldsymbol{\mu, \Lambda^{-1}}) \\ \end{align} kita biasanya menempatkan Wishart sebelum over ΛΛ\boldsymbol{\Lambda} karena distribusi Wishart adalah konjugat sebelumnya untuk pendahuluan distribusi normal multivarian dengan rerata mean dan tidak diketahui yang diketahui: Λ∼W(υ,Λ0)Λ∼W(υ,Λ0)\begin{align} \mathbf{\Lambda} …

12 bayesian  posterior  hierarchical-bayesian  conjugate-prior  wishart 

Saya mulai mengenal statistik Bayesian dengan membaca buku Doing Bayesian Data Analysis , oleh John K. Kruschke yang juga dikenal sebagai "buku anak anjing". Dalam bab 9, model hierarkis diperkenalkan dengan contoh sederhana ini: dan pengamatan Bernoulli adalah 3 koin, masing-masing 10 membalik. Satu menunjukkan 9 kepala, yang lain 5 …

12 bayesian  interpretation  python  mcmc  autocorrelation 

Saya memiliki dataset yang sangat besar dan sekitar 5% nilai acak hilang. Variabel-variabel ini berkorelasi satu sama lain. Contoh berikut dataset R hanyalah contoh mainan dengan data berkorelasi dummy. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Kami sedang menyelidiki uji statistik Bayesian, dan menemukan fenomena aneh (bagi saya setidaknya). Pertimbangkan kasus berikut: kami tertarik untuk mengukur populasi mana, A atau B, yang memiliki tingkat konversi yang lebih tinggi. Untuk pemeriksaan kewarasan, kami menetapkan , yaitu probabilitas konversi sama di kedua grup. Kami menghasilkan data buatan menggunakan …

12 hypothesis-testing  bayesian  binomial  python  beta-distribution 

Ada podcast NPR yang disebut Intelligence Squared. Setiap episode adalah penyiaran debat langsung pada beberapa pernyataan kontroversial seperti "Amandemen ke-2 tidak lagi relevan" atau "Tindakan afirmatif di kampus tidak lebih berbahaya daripada kebaikan". Empat perwakilan berdebat - dua untuk mosi dan dua menentang. Untuk menentukan pihak mana yang menang, audiens …

12 bayesian  rating 

Dalam buku PRML Bishop, ia mengatakan bahwa, overfitting adalah masalah dengan Estimasi Kemungkinan Maksimum (MLE), dan Bayesian dapat menghindarinya. Tapi saya pikir, overfitting adalah masalah lebih banyak tentang pemilihan model, bukan tentang metode yang digunakan untuk melakukan estimasi parameter. Yaitu, misalkan saya memiliki kumpulan data , yang dihasilkan melalui f …

12 bayesian  model-selection  overfitting 

Saya menggunakan Bayes untuk memecahkan masalah pengelompokan. Setelah melakukan beberapa perhitungan saya berakhir dengan kebutuhan untuk mendapatkan rasio dua probabilitas: P(A)/P(B)P(A)/P(B)P(A)/P(B) untuk dapat memperoleh . Probabilitas ini diperoleh dengan mengintegrasikan dua KDE multivarian 2D berbeda seperti yang dijelaskan dalam jawaban ini :P(H|D)P(H|D)P(H|D) P(A)=∬x,y:f^(x,y)&lt;f^(ra,sa)f^(x,y)dxdyP(A)=∬x,y:f^(x,y)&lt;f^(ra,sa)f^(x,y)dxdyP(A) = \iint_{x, y : \hat{f}(x, y) < …

12 probability  bayesian  maximum-likelihood  kernel-smoothing