Pertanyaan yang diberi tag «exchangeability»

Saya melihat konsep 'pertukaran' digunakan dalam konteks yang berbeda (misalnya, model bayesian) tetapi saya tidak pernah memahami istilah ini dengan sangat baik. Apa konsep ini? Dalam keadaan apa konsep ini digunakan dan mengapa?

41 bayesian  intuition  exchangeability 

Tes permutasi (juga disebut tes pengacakan, uji pengacakan ulang, atau tes yang tepat) sangat berguna dan berguna ketika asumsi distribusi normal yang diperlukan misalnya, t-testtidak terpenuhi dan ketika transformasi nilai dengan peringkat dari tes non-parametrik seperti Mann-Whitney-U-testakan menyebabkan lebih banyak informasi hilang. Namun, satu dan hanya satu asumsi yang tidak …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

Mengapa pertukaran variabel acak sangat penting untuk pemodelan Bayesian hirarkis?

9 bayesian  multilevel-analysis  exchangeability 

Asumsikan dan adalah dua Variabel acak yang memiliki RV biner sebagai komponennya (Oleh karena itu ) dan keduanya ( dan ) dapat dipertukarkan, yaituX=(X1,...,Xn),:(Ω,A,P)→({0,1}n,2{0,1}n)X=(X1,...,Xn),:(Ω,A,P)→({0,1}n,2{0,1}n)X=(X_1, ..., X_n),: (\Omega, A,P)\to (\{0,1\}^n, 2^{{\{0,1\}}^n})Y=(Y1,...,Yn):(Ω,A,P)→({0,1}n,2{0,1}n)Y=(Y1,...,Yn):(Ω,A,P)→({0,1}n,2{0,1}n)Y=(Y_1, ..., Y_n):(\Omega, A,P)\to (\{0,1\}^n, 2^{{\{0,1\}}^n})Xi(ω)∈{0,1},Yi(ω)∈{0,1}Xi(ω)∈{0,1},Yi(ω)∈{0,1}X_i(\omega)\in\{0,1\}, Y_i(\omega) \in \{0,1\}XXXYYYP((X1,...,Xn)=(x1,...,xn))=P((Xσ(1),...,Xσ(n))=(x1,...,xn))P((X1,...,Xn)=(x1,...,xn))=P((Xσ(1),...,Xσ(n))=(x1,...,xn))P((X_1, ..., X_n)=(x_1, ..., x_n))= P((X_{\sigma(1)}, ..., X_{\sigma(n)})=(x_1, ..., x_n)) dan P((Y1,...,Yn)=(y1,...,yn))=P((Yσ(1),...,Yσ(n))=(y1,...,yn))P((Y1,...,Yn)=(y1,...,yn))=P((Yσ(1),...,Yσ(n))=(y1,...,yn))P((Y_1, ..., …

8 bayesian  exchangeability