Pertanyaan yang diberi tag «bayesian»

Biasanya dikatakan bahwa prior pada statistik bayesian dapat dianggap sebagai faktor regularisasi karena mereka menghukum solusi di mana sebelumnya menempatkan kepadatan probabilitas rendah. Kemudian, diberikan model sederhana ini yang parameter MLE-nya adalah: argmaxμ N(y;μ,σ)argmaxμ N(y;μ,σ) argmax_{\mu} \text{ } \mathcal{N}(y; \mu, \sigma) dan saya menambahkan sebelumnya: parameternya bukan parameter MLE tetapi …

8 bayesian  regularization  frequentist  philosophical 

Saya relatif baru dalam statistik Bayesian jadi harap bersikap lembut. Saya baru saja melakukan Perkiraan Bayesian Computation (ABC) untuk inferensi model multi-parameter. Sekarang saya mencari untuk melakukan pemeriksaan prediktif posterior pada parameter yang telah disimpulkan. Apa yang ingin saya ketahui adalah bahwa, ketika pengambilan sampel dari posterior untuk menghasilkan statistik …

8 bayesian  posterior  abc 

Prior yang tidak informatif lebih disukai dalam kasus di mana bias tidak dapat diterima (mis. Ruang sidang, dll.) Namun, bagi saya tampaknya masuk akal untuk menggunakan pendekatan frequentist saja. Mengapa pendekatan Bayesian bahkan memiliki prior non-informatif? Terima kasih!

8 bayesian  prior  uninformative-prior 

Fungsi likelihood dari distribusi lognormal adalah: f(x;μ,σ)∝∏ni11σxiexp(−(lnxi−μ)22σ2)f(x;μ,σ)∝∏i1n1σxiexp⁡(−(ln⁡xi−μ)22σ2)f(x; \mu, \sigma) \propto \prod_{i_1}^n \frac{1}{\sigma x_i} \exp \left ( - \frac{(\ln{x_i} - \mu)^2}{2 \sigma^2} \right ) dan Prioritas Jeffreys adalah: p(μ,σ)∝1σ2p(μ,σ)∝1σ2p(\mu,\sigma) \propto \frac{1}{\sigma^2} jadi menggabungkan keduanya memberi: f(μ,σ2|x)=∏ni11σxiexp(−(lnxi−μ)22σ2)⋅σ−2f(μ,σ2|x)=∏i1n1σxiexp⁡(−(ln⁡xi−μ)22σ2)⋅σ−2f(\mu,\sigma^2|x)= \prod_{i_1}^n \frac{1}{\sigma x_i} \exp \left ( - \frac{(\ln{x_i} - \mu)^2}{2 \sigma^2} \right ) \cdot \sigma^{-2} …

8 bayesian  prior  posterior  conjugate-prior  uninformative-prior 

Saya memiliki model untuk mencapai perkiraan Bayesian ukuran populasi dan probabilitas deteksi dalam distribusi binomial semata-mata berdasarkan pada jumlah obyek yang diamati yang diamati : untuk . Untuk kesederhanaan, kita asumsikan bahwa N ditetapkan pada nilai yang sama dan tidak diketahui untuk setiap y_i . Dalam contoh ini, y = …

8 bayesian  mcmc  hierarchical-bayesian  stan 

Saya mencoba memahami perbedaan antara menguji hipotesis nol (yaitu menguji bahwa probabilitas "tujuan" adalah sama di 2 populasi yang berbeda, mirip dengan prop.test dalam R) tes A / B menggunakan formula bayesian seperti dijelaskan di sini: http://www.evanmiller.org/bayesian-ab-testing.html Apakah ada perbedaan? Apakah yang lebih disukai? Masalah yang saya hadapi terlihat seperti …

8 hypothesis-testing  bayesian  proportion  ab-test 

Saya ingin menggabungkan data dari berbagai sumber. Katakanlah saya ingin memperkirakan properti kimia (misalnya koefisien partisi ): Saya memiliki beberapa data empiris, bervariasi karena kesalahan pengukuran di sekitar rata-rata. Dan, kedua, saya memiliki model yang memperkirakan perkiraan dari informasi lain (model juga memiliki beberapa ketidakpastian). Bagaimana saya bisa menggabungkan kedua …

8 r  bayesian  meta-analysis  jags 

Buku Kevin Murphy membahas masalah Hierarchical Bayesian klasik (awalnya dibahas dalam Johnson and Albert, 1999, p24): Misalkan kita mencoba memperkirakan tingkat kanker di NNNkota. Di setiap kota, kami mencicipi sejumlah individuNiNiN_i dan mengukur jumlah penderita kanker xi∼Bin(Ni,θi)xi∼Bin(Ni,θi)x_i \sim \text{Bin}(N_i, \theta_i)dimana θiθi\theta_i adalah tingkat kanker sejati di kota. Kami ingin memperkirakan …

8 bayesian  hierarchical-bayesian  pymc  probabilistic-programming 

Saya ingat bukti bahwa teori probabilitas Bayesian adalah satu-satunya metode yang valid untuk mewakili kepercayaan, begitulah kira-kira kami mewakili kepercayaan oleh beberapa fungsi non-negatif atas beberapa domain hasil Keyakinan adalah sub-aditif ... Oleh karena itu, teori probabilitas Bayesian adalah satu-satunya pendekatan yang valid untuk mewakili kepercayaan. Idenya adalah bahwa di …

8 bayesian  decision-theory 

Dalam Bayesian Data Analysis , bab 13, halaman 317, paragraf penuh kedua, dalam pendekatan modal dan distribusi, Gelman et al. menulis: Jika rencananya adalah untuk meringkas inferensi dengan mode posterior [parameter korelasi dalam distribusi normal bivariat], kita akan mengganti distribusi U (-1,1) sebelumnya dengan , yang setara dengan Beta (2,2) …

8 bayesian  prior  posterior  mode 

Dapatkah seseorang menjelaskan mengapa integral dalam kerapatan posterior mungkin tidak "dapat ditelusuri secara analitik" jika sebelumnya yang kita pilih adalah non-konjugat?

8 bayesian 

Pertanyaan keseluruhan saya adalah: mengapa menggunakan bayesglmmetode klasifikasi lainnya? catatan: Saya hanya tertarik pada prediksi. Saya memiliki jumlah data yang layak (~ 100.000 obs). Saya merasa ukuran sampel cukup besar sehingga parameter regresi logistik reguler akan terdistribusi normal (CLT). Apa yang akan saya dapatkan dengan menentukan prior? Firasat saya adalah …

8 bayesian  generalized-linear-model 

Saya punya dua pertanyaan, Pertanyaan 1: Bagaimana saya bisa menunjukkan bahwa distribusi posterior adalah distribusi beta jika kemungkinannya adalah binomial dan yang sebelumnya adalah beta Pertanyaan 2: Bagaimana pilihan parameter sebelumnya mempengaruhi posterior? Bukankah seharusnya mereka semua sama? Apakah mungkin untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan ini dalam R?

8 r  self-study  bayesian  prior  posterior 

Apakah mungkin untuk melakukan pemilihan penuh parameter Bayesian (1) yang diperkirakan penuh (misalnya skala kovarian) dengan kode GPML, alih-alih memaksimalkan kemungkinan marginal (2)? Saya pikir menggunakan metode MCMC untuk menyelesaikan integral yang melibatkan hyper-parameter sebelumnya harus mengarah pada hasil yang lebih baik ketika berhadapan dengan overfitting. Sejauh pengetahuan saya, kerangka …

8 bayesian  model-selection  gaussian-process  hyperparameter 

Kenapa Hierarkis? : Saya sudah mencoba meneliti masalah ini, dan dari apa yang saya pahami, ini adalah masalah "hierarkis", karena Anda membuat pengamatan tentang pengamatan dari suatu populasi, daripada membuat pengamatan langsung dari populasi itu. Referensi: http://www.econ.umn.edu/~bajari/iosp07/rossi1.pdf Kenapa Bayesian? : Juga, saya telah menandainya sebagai Bayesian karena solusi asimptotik / …

8 bayesian  mcmc  jags  hierarchical-bayesian  pymc