Pertanyaan yang diberi tag «bayesian»

Dapatkah saya memanggil model di mana Teorema Bayes digunakan "model Bayesian"? Saya khawatir definisi seperti itu mungkin terlalu luas. Jadi apa sebenarnya model Bayesian?

34 machine-learning  bayesian 

Saya mengerti apa distribusi prediktif posterior , dan saya telah membaca tentang cek prediktif posterior , meskipun belum jelas bagi saya apa yang dilakukannya. Apa sebenarnya pemeriksaan prediktif posterior? Mengapa beberapa penulis mengatakan bahwa menjalankan pemeriksaan prediktif posterior adalah "menggunakan data dua kali" dan tidak boleh disalahgunakan? (atau bahkan itu …

33 bayesian  model-selection  posterior 

Saya membantu anak laki-laki saya, saat ini di sekolah menengah, memahami statistik, dan saya sedang mempertimbangkan untuk memulai dengan beberapa contoh sederhana tanpa mengabaikan beberapa pandangan sekilas terhadap teori. Tujuan saya adalah memberi mereka pendekatan yang paling intuitif namun konstruktif secara instrumental untuk mempelajari statistik dari awal, untuk merangsang minat …

32 probability  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  teaching 

Ada sejumlah penaksir skala yang kuat . Contoh penting adalah deviasi absolut median yang berhubungan dengan deviasi standar sebagai σ=MAD⋅1.4826σ=MAD⋅1.4826\sigma = \mathrm{MAD}\cdot1.4826 . Dalam kerangka kerja Bayesian ada sejumlah cara untuk memperkirakan dengan kuat lokasi distribusi yang kira-kira normal (misalnya, Normal yang terkontaminasi oleh pencilan), misalnya, dapat diasumsikan bahwa data …

32 r  bayesian  estimation  standard-deviation  robust 

Morey et al (2015) berpendapat bahwa interval kepercayaan menyesatkan dan ada beberapa bias terkait dengan pemahaman mereka. Antara lain, mereka menggambarkan kekeliruan presisi sebagai berikut: Kesalahan Presisi Lebar interval kepercayaan menunjukkan ketepatan pengetahuan kita tentang parameter. Interval kepercayaan sempit menunjukkan pengetahuan yang tepat, sementara kesalahan kepercayaan yang luas menunjukkan pengetahuan …

31 bayesian  confidence-interval  frequentist  precision 

Dalam makalah ini , peneliti berbakat Cosma Shalizi berpendapat bahwa untuk sepenuhnya menerima pandangan Bayesian yang subjektif, kita juga harus menerima hasil yang tidak fisik bahwa panah waktu (diberikan oleh aliran entropi) harus benar-benar mundur . Ini terutama merupakan upaya untuk berdebat dengan entropi maksimum / pandangan subjektif sepenuhnya yang …

31 bayesian  entropy  maximum-entropy  philosophical 

Saya sangat baru dalam statistik Bayesian, dan ini mungkin pertanyaan konyol. Namun: Pertimbangkan interval yang kredibel dengan prior yang menentukan distribusi seragam. Misalnya, dari 0 hingga 1, di mana 0 hingga 1 mewakili kisaran penuh dari nilai yang mungkin dari suatu efek. Dalam hal ini, apakah interval kredibel 95% sama …

31 bayesian  confidence-interval  estimation  prior  credible-interval 

Dalam posting blog ini oleh Andrew Gelman, ada bagian berikut: Model Bayesian 50 tahun lalu tampak sederhana tanpa harapan (kecuali, tentu saja, untuk masalah sederhana), dan saya berharap model Bayesian hari ini akan tampak sangat sederhana, 50 tahun karenanya. (Hanya untuk contoh sederhana: kita mungkin harus secara rutin menggunakan t …

30 distributions  bayesian  normal-distribution  model  robust 

Misalkan kita memiliki variabel acak X∼f(x|θ)X∼f(x|θ)X \sim f(x|\theta) . Jika θ0θ0\theta_0 adalah parameter sebenarnya, fungsi kemungkinan harus dimaksimalkan dan turunannya sama dengan nol. Ini adalah prinsip dasar di balik estimator kemungkinan maksimum. Seperti yang saya pahami, informasi Fisher didefinisikan sebagai I(θ)=E[(∂∂θf(X|θ))2]I(θ)=E[(∂∂θf(X|θ))2]I(\theta) = \Bbb E \Bigg[\left(\frac{\partial}{\partial \theta}f(X|\theta)\right)^2\Bigg ] Jadi, jika θ0θ0\theta_0 …

29 bayesian  maximum-likelihood  likelihood  intuition  fisher-information 

Saya akan menjelaskan masalah saya dengan sebuah contoh. Misalkan Anda ingin memprediksi penghasilan seseorang yang diberikan beberapa atribut: {Usia, Jenis Kelamin, Negara, Wilayah, Kota}. Anda memiliki dataset pelatihan seperti itu train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

Saya pernah berurusan dengan classifier Naif Bayes sebelumnya. Saya telah membaca tentang Multinomial Naif Bayes belakangan ini. Juga Probabilitas Posterior = (Sebelum * Kemungkinan) / (Bukti) . Satu-satunya perbedaan utama (saat memprogram pengklasifikasi ini) yang saya temukan antara Naive Bayes & Multinomial Naive Bayes adalah bahwa Multinomial Naive Bayes menghitung …

29 bayesian  classification  text-mining  naive-bayes 

Sepertinya saya bahwa hanya dua paket R yang dapat melakukan Alokasi Dirichlet Latent : Salah satunya lda, ditulis oleh Jonathan Chang; dan yang lainnya topicmodelsditulis oleh Bettina Grün dan Kurt Hornik. Apa perbedaan antara kedua paket ini, dalam hal kinerja, detail implementasi, dan ekstensibilitas?

29 r  bayesian  text-mining  topic-models  latent-dirichlet-alloc 

Tutup. Pertanyaan ini di luar topik . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga sesuai topik untuk Cross Validated. Ditutup 2 tahun yang lalu . Saya menggunakan tanda sisipan untuk menjalankan hutan acak lintas divalidasi atas dataset. Variabel Y adalah faktor. Tidak ada NaN, Inf, …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

Statistics.com menerbitkan masalah minggu ini: Tingkat penipuan asuransi perumahan adalah 10% (satu dari sepuluh klaim adalah penipuan). Seorang konsultan telah mengusulkan sistem pembelajaran mesin untuk meninjau klaim dan mengklasifikasikannya sebagai penipuan atau tidak-penipuan. Sistem ini 90% efektif dalam mendeteksi klaim penipuan, tetapi hanya 80% efektif dalam mengklasifikasikan dengan benar klaim …

28 probability  bayesian  puzzle 

Apa perbedaan antara Bayesian Network dan proses Markov? Saya percaya saya mengerti prinsip-prinsip keduanya, tetapi sekarang ketika saya harus membandingkan keduanya saya merasa kehilangan. Artinya hampir sama bagi saya. Tentunya tidak. Tautan ke sumber daya lain juga dihargai.

28 bayesian  references  modeling  markov-process  bayesian-network