Pertanyaan yang diberi tag «bayesian»

(Untuk mengetahui mengapa saya menulis ini, periksa komentar di bawah jawaban saya untuk pertanyaan ini .) Tipe III kesalahan dan teori keputusan statistik Memberikan jawaban yang benar untuk pertanyaan yang salah kadang-kadang disebut kesalahan Tipe III. Teori keputusan statistik adalah formalisasi pengambilan keputusan di bawah ketidakpastian; ini menyediakan kerangka kerja …

20 bayesian  credible-interval  decision-theory 

Saya merujuk pada artikel ini: http://www.nytimes.com/2011/01/11/science/11esp.html Pertimbangkan eksperimen berikut. Misalkan ada alasan untuk percaya bahwa koin sedikit berbobot ke kepala. Dalam sebuah tes, koin muncul kepala 527 kali dari 1.000. Apakah ini bukti penting bahwa koin itu tertimbang? Analisis klasik mengatakan ya. Dengan koin yang adil, peluang mendapatkan 527 atau …

20 hypothesis-testing  bayesian  statistics-in-media 

Presisi didefinisikan sebagai: p = true positives / (true positives + false positives) Apakah benar bahwa, sebagai true positivesdan false positivespendekatan 0, presisi mendekati 1? Pertanyaan yang sama untuk diingat: r = true positives / (true positives + false negatives) Saat ini saya sedang menerapkan tes statistik di mana saya …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

Saya telah mencurahkan banyak waktu untuk pengembangan metode dan perangkat lunak untuk memvalidasi model prediktif dalam domain statistik frequentist tradisional. Dalam menerapkan lebih banyak gagasan Bayes ke dalam praktik dan pengajaran, saya melihat beberapa perbedaan utama yang harus dianut. Pertama, pemodelan prediktif Bayesian meminta analis untuk berpikir keras tentang distribusi …

20 bayesian  cross-validation  predictive-models  validation  regression-strategies 

Teorema Bayes berlaku P(model|data)=P(model)×P(data|model)P(data)P(model|data)=P(model)×P(data|model)P(data) P(\textrm{model}|\textrm{data}) = \frac{P(\textrm{model}) \times P(\textrm{data}|\textrm{model})}{P(\textrm{data})} Ini semua baik-baik saja Tapi, saya pernah membaca di suatu tempat: Pada dasarnya, P (data) tidak lain adalah konstanta normalisasi, yaitu konstanta yang membuat kerapatan posterior berintegrasi menjadi satu. Kita tahu bahwa dan . 0≤P(model)≤10≤P(model)≤10 \leq P(\textrm{model}) \leq 10≤P(data|model)≤10≤P(data|model)≤1 0 \leq …

20 probability  bayesian  conditional-probability  bayes 

Saya baru-baru ini mulai membaca "Pengantar Statistik Bayesian" Edisi ke-2 oleh Bolstad. Saya memiliki kelas statistik pengantar yang mencakup sebagian besar tes statistik dan saya hampir melalui kelas dalam analisis regresi. Buku apa lagi yang bisa saya gunakan untuk menambah pemahaman saya tentang buku ini? Saya telah berhasil melewati 100-125 …

20 hypothesis-testing  bayesian 

Ada berbagai jenis algoritma MCMC: Metropolis-Hastings Gibbs Pentingnya / penolakan sampel (terkait). Mengapa orang menggunakan sampling Gibbs alih-alih Metropolis-Hastings? Saya menduga ada kasus-kasus di mana kesimpulan lebih mudah ditelusuri dengan sampling Gibbs daripada dengan Metropolis-Hastings, tetapi saya tidak jelas secara spesifik.

20 bayesian  simulation  mcmc  gibbs  metropolis-hastings 

Saya pernah mendengar gagasan bahwa Jaynes mengklaim sering beroperasi dengan "sebelumnya implisit". Apa itu prior implisit? Apakah ini berarti model frequentist semua kasus khusus model Bayesian menunggu untuk ditemukan?

19 bayesian  prior  posterior  frequentist 

Apakah ada kata yang berarti 'kebalikan dari varians'? Yaitu, jika memiliki varian tinggi, maka memiliki rendah ? Tidak tertarik dengan antonim dekat (seperti 'perjanjian' atau 'kesamaan') tetapi secara khusus berarti ?XXXXXX……\dots1/σ21/σ21/\sigma^2

19 bayesian  variance  terminology  precision 

Artikel The Odds, Continuous Updated menyebutkan kisah seorang nelayan Long Island yang benar-benar berutang hidupnya kepada Statistik Bayesian. Ini versi singkatnya: Ada dua nelayan di atas kapal di tengah malam. Saat satu tertidur, yang lain jatuh ke laut. Kapal terus berjalan bersama dengan autopilot sepanjang malam sampai orang pertama akhirnya …

19 probability  bayesian  posterior  bayes 

Saya telah meneliti Bayesian mengambil statistik klasik belakangan ini. Setelah membaca tentang faktor Bayes saya bertanya-tanya apakah analisis daya merupakan keharusan dalam pandangan statistik ini. Alasan utama saya untuk bertanya-tanya ini adalah faktor Bayes yang tampaknya hanya rasio kemungkinan. Setelah itu seperti 25: 1 sepertinya saya bisa menyebutnya malam. Apakah …

19 bayesian  power-analysis 

Saya memasang HLM Bayesian di JAGS menggunakan k-fold cross-validation (k = 5). Saya ingin tahu apakah estimasi parameter stabil di semua lipatan. Apa cara terbaik untuk melakukan ini?ββ\beta Satu ide adalah untuk menemukan perbedaan dari posteriors dari dan untuk melihat apakah 0 berada di 95% CI dari perbedaan. Dengan kata …

19 bayesian  cross-validation 

Saya tahu cukup banyak tentang pemasangan parameter kontinu terutama metode berbasis gradien, tetapi tidak banyak tentang pemasangan parameter diskrit. Algoritma / teknik MCMC apa yang biasa digunakan untuk pemasangan parameter diskrit? Apakah ada algoritma yang cukup umum dan cukup kuat? Apakah ada algoritma yang menangani kutukan dimensi dengan baik? Sebagai …

19 bayesian  mcmc 

Saat menghadiri konferensi, ada sedikit dorongan oleh pendukung statistik Bayesian untuk menilai hasil eksperimen. Ini dibanggakan karena keduanya lebih sensitif, tepat, dan selektif terhadap temuan asli (lebih sedikit positif palsu) daripada statistik sering. Saya telah menjelajahi topik tersebut, dan sejauh ini saya tidak yakin akan manfaat menggunakan statistik Bayesian. Analisis …

19 bayesian  power  frequentist 

Saya membaca makalah di mana penulis memimpin dari diskusi estimasi kemungkinan maksimum untuk Teorema Bayes, seolah-olah sebagai pengantar untuk pemula. Sebagai contoh kemungkinan, mereka mulai dengan distribusi binomial: p(x|n,θ)=(nx)θx(1−θ)n−xp(x|n,θ)=(nx)θx(1−θ)n−xp(x|n,\theta) = \binom{n}{x}\theta^x(1-\theta)^{n-x} dan kemudian login kedua sisi ℓ(θ|x,n)=xln(θ)+(n−x)ln(1−θ)ℓ(θ|x,n)=xln⁡(θ)+(n−x)ln⁡(1−θ)\ell(\theta|x, n) = x \ln (\theta) + (n-x)\ln (1-\theta) dengan alasan bahwa: "Karena kemungkinan …

19 bayesian  likelihood  definition  philosophical