Pertanyaan yang diberi tag «pymc»

Saya mulai mencoba-coba penggunaan glmnetdengan LASSO Regression di mana hasil yang saya minati menjadi dikotomis. Saya telah membuat bingkai data mock kecil di bawah ini: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, …

78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

Saat ini saya mengikuti kursus PGM oleh Daphne Koller di Coursera. Dalam hal itu, kami umumnya memodelkan Bayesian Network sebagai grafik langsung penyebab dan efek dari variabel yang merupakan bagian dari data yang diamati. Tetapi pada tutorial dan contoh PyMC saya biasanya melihat bahwa itu tidak cukup dimodelkan dengan cara …

12 bayesian  inference  bayesian-network  pymc 

Ini adalah upaya pertama saya untuk seseorang yang datang dari kamp frequentist untuk melakukan analisis data Bayesian. Saya membaca sejumlah tutorial dan beberapa bab dari Bayesian Data Analysis oleh A. Gelman. Sebagai contoh analisis data pertama yang kurang lebih independen saya memilih adalah kereta menunggu waktu. Saya bertanya pada diri …

12 bayesian  pymc 

Saya mencoba model yang sangat sederhana: pas Normal di mana saya menganggap saya tahu presisi, dan saya hanya ingin menemukan mean. Kode di bawah ini tampaknya sesuai dengan Normal dengan benar. Tetapi setelah pas, saya ingin sampel dari model, yaitu menghasilkan data baru yang mirip dengan datavariabel saya . Saya …

12 mcmc  pymc 

Saya menggunakan PyMC3 untuk menjalankan model Bayesian pada data saya. Saya baru untuk pemodelan Bayesian tetapi menurut beberapa posting blog , Wikipedia dan QA dari situs ini, tampaknya menjadi pendekatan yang valid untuk menggunakan faktor Bayes dan kriteria BIC untuk dapat memilih model apa yang paling mewakili data saya (yang …

11 bayesian  model-selection  pymc 

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 

Masalah Saya ingin menyesuaikan parameter model populasi campuran 2-Gaussian sederhana. Mengingat semua hype di sekitar metode Bayesian saya ingin mengerti jika untuk masalah ini kesimpulan Bayesian adalah alat yang lebih baik daripada metode pemasangan tradisional. Sejauh ini MCMC berkinerja sangat buruk dalam contoh mainan ini, tapi mungkin saya hanya mengabaikan …

10 bayesian  gaussian-mixture  frequentist  pymc  method-comparison 

Pengaturan masalah Salah satu masalah mainan pertama yang ingin saya terapkan pada PyMC adalah pengelompokan nonparametrik: diberi beberapa data, modelkan sebagai campuran Gaussian, dan pelajari jumlah cluster dan rata-rata dan kovarian setiap cluster. Sebagian besar yang saya ketahui tentang metode ini berasal dari ceramah video oleh Michael Jordan dan Yee …

10 bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes 

Karena saya seorang insinyur perangkat lunak yang mencoba mempelajari lebih banyak statistik, Anda harus memaafkan saya bahkan sebelum saya mulai, ini adalah wilayah newb yang serius ... Saya telah belajar PyMC dan bekerja melalui beberapa contoh sederhana. Satu masalah yang saya tidak dapat mulai bekerja (dan tidak dapat menemukan contoh …

10 modeling  python  pymc 

Saat ini saya sedang membaca " Program" Probabilistic Programming dan Metode Bayesian untuk Peretas . Saya telah membaca beberapa bab dan saya berpikir pada Bab pertama di mana contoh pertama dengan pymc terdiri dari mendeteksi titik penyihir dalam pesan teks. Dalam contoh itu variabel acak untuk menunjukkan kapan switchpoint terjadi …

9 probability  mcmc  pymc  change-point 

Sebagai bagian dari mereproduksi model yang saya jelaskan sebagian dalam pertanyaan tentang Stack Overflow ini, saya ingin mendapatkan sebidang distribusi posterior. Model (spasial) menggambarkan harga jual beberapa properti sebagai distribusi Bernoulli tergantung pada apakah properti itu mahal (1) atau murah (0). Dalam persamaan: ysaya∼ Bernoulli (halsaya)ysaya∼Bernoulli(halsaya)y_{i} \sim \text{Bernoulli}(p_{i}) halsaya∼logit- 1(b0+b1LivingArea …

8 prediction  spatial  posterior  hierarchical-bayesian  pymc 

Katakanlah saya memiliki sampel nilai yang besar di [0,1][0,1][0,1]. Saya ingin memperkirakan yang mendasarinyaBeta(α,β)Beta(α,β)\text{Beta}(\alpha, \beta)distribusi. Mayoritas sampel berasal dari asumsi iniBeta(α,β)Beta(α,β)\text{Beta}(\alpha, \beta) distribusi, sedangkan sisanya adalah outlier yang ingin saya abaikan dalam estimasi αα\alpha dan ββ\beta. Apa cara yang baik untuk melanjutkan ini? Apakah standar: Inliers={x∈[Q1−1.5IQR,Q3+1.5IQR]}Inliers={x∈[Q1−1.5IQR,Q3+1.5IQR]}\text{Inliers} = \left\{x \in [Q1 …

8 outliers  pymc  beta-distribution 

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 

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