Pertanyaan yang diberi tag «prior»

Dalam statistik Bayesian, distribusi sebelumnya memformalkan informasi atau pengetahuan (sering subyektif), tersedia sebelum sampel dilihat, dalam bentuk distribusi probabilitas. Distribusi dengan penyebaran besar digunakan ketika sedikit yang diketahui tentang parameter, sedangkan distribusi sebelumnya yang lebih sempit mewakili tingkat informasi yang lebih besar.

1
Binomial Neg dan Prioritas Jeffrey
Saya mencoba mendapatkan sebelum Jeffrey untuk distribusi binomial negatif. Saya tidak bisa melihat di mana saya salah, jadi jika seseorang bisa membantu menunjukkan itu akan dihargai. Oke, jadi situasinya adalah ini: Saya akan membandingkan distribusi sebelumnya yang diperoleh menggunakan binomial dan binomial negatif, di mana (dalam kedua kasus) ada percobaan …
2
Apa itu "Prioritas Informasi Unit"?
Saya telah membaca Wagenmakers (2007) Sebuah solusi praktis untuk masalah meresapi nilai p . Saya tertarik dengan konversi nilai BIC menjadi faktor dan probabilitas Bayes. Namun, sejauh ini saya tidak memiliki pemahaman yang baik tentang apa sebenarnya informasi unit sebelumnya . Saya akan berterima kasih atas penjelasan dengan gambar, atau …
2
Mengapa ada rekomendasi yang menentang penggunaan Jeffreys atau prior berdasarkan entropi untuk MCMC sampler?
Di halaman wiki mereka , pengembang status Stan: Beberapa prinsip yang tidak kita sukai: invarian, Jeffreys, entropi Sebagai gantinya, saya melihat banyak rekomendasi distribusi normal. Sejauh ini saya menggunakan metode Bayesian yang tidak bergantung pada pengambilan sampel, dan agak senang telah memahami mengapa adalah pilihan yang baik untuk kemungkinan binomial.θ …
11 bayesian  mcmc  prior  pymc  stan 
1
Mengapa LKJcorr adalah prioritas yang baik untuk matriks korelasi?
Saya membaca bab 13 "Adventures in Covariance" dalam buku ( hebat ) Statistical Rethinking oleh Richard McElreath di mana ia menyajikan model hierarkis berikut: ( Radalah matriks korelasi) Penulis menjelaskan bahwa itu LKJcorradalah informasi yang lemah sebelum bekerja sebagai pengatur sebelumnya untuk matriks korelasi. Tapi mengapa demikian? Karakteristik apa yang …
1
Bayes faktor dengan prior yang tidak tepat
Saya punya pertanyaan tentang perbandingan model menggunakan faktor Bayes. Dalam banyak kasus, ahli statistik tertarik untuk menggunakan pendekatan Bayesian dengan prior yang tidak tepat (misalnya beberapa prior Jeffreys dan prior reference). Pertanyaan saya adalah, dalam kasus-kasus di mana distribusi posterior parameter model didefinisikan dengan baik, apakah valid untuk membandingkan model …
3
Menggugat prior ... dengan uang!
Misalkan saya memiliki 'ahli', dari siapa saya ingin memperoleh distribusi sebelum pada beberapa variabel . Saya ingin memotivasi mereka dengan uang sungguhan . Idenya adalah untuk memperoleh prior, mengamati merealisasikan variabel acak , kemudian membagi beberapa 'dompet' yang telah ditentukan di antara para ahli berdasarkan pada seberapa baik prior mereka …
10 bayesian  prior 
3
Apakah penaksir Bayes mensyaratkan bahwa parameter sebenarnya adalah variasi yang mungkin dari sebelumnya?
Ini mungkin sedikit pertanyaan filosofis, tapi di sini kita pergi: Dalam teori keputusan, risiko penaksir Bayes untuk didefinisikan sehubungan dengan distribusi sebelumnya pada .θ∈qπqθ^( x )θ^(x)\hat\theta(x)θ ∈ Θθ∈Θ\theta\in\Thetaππ\piΘΘ\Theta Sekarang, di satu sisi, agar benar telah menghasilkan data (yaitu "ada"), harus merupakan varian yang mungkin di bawah , misalnya memiliki probabilitas …
1
Model pembelajaran dalam mana yang dapat mengklasifikasikan kategori yang tidak eksklusif satu sama lain
Contoh: Saya memiliki kalimat dalam deskripsi pekerjaan: "Java senior engineer in UK". Saya ingin menggunakan model pembelajaran yang mendalam untuk memperkirakannya sebagai 2 kategori: English dan IT jobs. Jika saya menggunakan model klasifikasi tradisional, hanya dapat memprediksi 1 label dengan softmaxfungsi di lapisan terakhir. Dengan demikian, saya dapat menggunakan 2 …
9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 
1
Bagaimana cara memformalkan distribusi probabilitas sebelumnya? Apakah ada aturan praktis yang harus digunakan?
Sementara saya suka berpikir saya memiliki pemahaman yang baik tentang konsep informasi sebelumnya dalam analisis statistik Bayesian dan pengambilan keputusan, saya sering mengalami kesulitan membungkus kepala saya di sekitar penerapannya. Saya telah memikirkan beberapa situasi yang mencontohkan perjuangan saya, dan saya merasa bahwa mereka tidak ditangani dengan benar dalam buku …
1
Memilih prior berdasarkan kesalahan pengukuran
Bagaimana Anda menghitung yang sesuai sebelumnya jika Anda memiliki kesalahan pengukuran instrumen? Paragraf ini dari buku Cressie "Statistics for Spatio-Temporal Data": Seringkali kasus bahwa beberapa informasi sebelumnya tersedia mengenai varians pengukuran-kesalahan, memungkinkan model parameter yang cukup informatif untuk ditentukan. Sebagai contoh, jika kita mengasumsikan kesalahan pengukuran independen bersyarat yang iid …
2
"Pelupa" dari hal sebelumnya dalam pengaturan Bayesian?
Hal ini juga diketahui bahwa Anda memiliki lebih banyak bukti (katakan dalam bentuk yang lebih besar untuk contoh iid), yang Bayesian sebelum mendapat "lupa", dan sebagian besar inferensi tersebut dipengaruhi oleh bukti (atau kemungkinan).nnnnnnn Sangat mudah untuk melihatnya untuk berbagai kasus spesifik (seperti Bernoulli dengan Beta sebelum atau jenis contoh …
9 bayesian  prior 
2
Izinkan data untuk menentukan prior dan kemudian jalankan model menggunakan prior ini? (mis. prior data-driven dari set data yang sama)
Ini adalah pemahaman saya bahwa kita tidak boleh membiarkan kumpulan data yang sama yang kita analisis untuk mendorong / menentukan seperti apa distribusi sebelumnya dalam analisis Bayesian. Secara khusus, tidak tepat untuk mendefinisikan distribusi sebelumnya untuk analisis Bayesian berdasarkan statistik ringkasan dari set data yang sama yang Anda akan gunakan …
9 bayesian  prior 
2
Menggabungkan Distribusi Probabilitas Kelas Sebelumnya dalam Regresi Logistik
Saya kagum bahwa saya tidak dapat menemukan artikel / kuliah tentang bagaimana seseorang dapat memasukkan Distribusi Probabilitas Kelas Sebelumnya dalam pengklasifikasi seperti Regresi Logistik atau Hutan Acak. Jadi pertanyaan saya adalah: Bagaimana menggabungkan Distribusi Probabilitas Kelas Sebelumnya dalam Regresi Logistik atau Hutan Acak? Apakah memasukkan Distribusi Probabilitas Kelas Sebelumnya menyiratkan …
Dengan menggunakan situs kami, Anda mengakui telah membaca dan memahami Kebijakan Cookie dan Kebijakan Privasi kami.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.