Perguntas com a marcação «bayes»

À medida que alguém se interessa por estatística, a dicotomia "Frequentista" vs. "Bayesiano" logo se torna comum (e quem nunca leu The Signal and the Noise , de Nate Silver , afinal?). Em palestras e cursos introdutórios, o ponto de vista é predominantemente freqüentador ( MLE , valores), mas tende …

92 bayesian  mathematical-statistics  inference  bayes  frequentist 

Estou usando o sinal de intercalação para executar uma floresta aleatória validada cruzada em um conjunto de dados. A variável Y é um fator. Não há NaN, Inf ou NA no meu conjunto de dados. No entanto, ao executar a floresta aleatória, recebo Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/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 

O teorema de Bayes vai P( modelo | dados ) = P( modelo ) × P( dados | modelo )P( dados )P(modelo|dados)=P(modelo)×P(dados|modelo)P(dados) P(\textrm{model}|\textrm{data}) = \frac{P(\textrm{model}) \times P(\textrm{data}|\textrm{model})}{P(\textrm{data})} Está tudo bem. Mas eu li em algum lugar: Basicamente, P (dados) nada mais é do que uma constante normalizadora, ou seja, uma …

20 probability  bayesian  conditional-probability  bayes 

O artigo The Odds, Continued Updated menciona a história de um pescador de Long Island que literalmente deve sua vida às estatísticas Bayesianas. Aqui está a versão curta: Há dois pescadores em um barco no meio da noite. Enquanto um está dormindo, o outro cai no oceano. O barco continua …

19 probability  bayesian  posterior  bayes 

Eu acho que uma boa maneira de lembrar a fórmula é pensar na fórmula assim: A probabilidade de algum evento A ter um resultado específico, dado o resultado de um evento independente B = a probabilidade de ambos os resultados ocorrerem simultaneamente / o que quer que disséssemos que a …

15 bayesian  bayes 

Não entendo como essa equação foi derivada. P(I|M1∩M2)≤P(I)P(I′)⋅P(M1|I)P(M2|I)P(M1|I′)P(M2|I′)P(I|M1∩M2)≤P(I)P(I′)⋅P(M1|I)P(M2|I)P(M1|I′)P(M2|I′)P(I|M_{1}\cap M_{2}) \leq \frac{P(I)}{P(I')}\cdot \frac{P(M_{1}|I)P(M_{2}|I)}{P(M_{1}|I')P(M_{2}|I')} Esta equação foi do artigo "Trial by Probability", onde o caso de OJ Simpson foi dado como um exemplo de problema. O réu está sendo julgado por duplo assassinato e duas evidências são apresentadas contra ele. é o …

13 bayesian  conditional-probability  bayes 

Qual é a relação entre a análise discriminante linear e a regra de Bayes? Entendo que o LDA é usado na classificação, tentando minimizar a taxa de variação dentro do grupo e entre a variação no grupo, mas não sei como a regra de Bayes é usada nela.

12 classification  discriminant-analysis  bayes 

Esta é mais uma questão de história da ciência, mas espero que esteja no tópico aqui. Li que Thomas Bayes só conseguiu descobrir o teorema de Bayes para o caso especial de um uniforme anterior, e mesmo assim ele lutou com ele, aparentemente. Considerando o quão trivial é o teorema …

12 bayesian  bayes  history 

É considerado o caso ideal em que a estrutura de probabilidade subjacente às categorias é conhecida perfeitamente. Por que com o classificador Bayes alcançamos o melhor desempenho possível? Qual é a prova formal / explicação para isso? Como sempre usamos o classificador Bayes como referência para comparar o desempenho de …

11 probability  classification  bayesian  bayes 

Eu tenho lido Wagenmakers (2007) Uma solução prática para o problema generalizado dos valores de p . Estou intrigado com a conversão dos valores BIC em fatores e probabilidades de Bayes. No entanto, até agora não tenho uma boa compreensão do que exatamente é uma informação de unidade anterior . …

11 prior  bic  bayes  unit-information-prior 

Estou tentando entender o resultado do teorema de Bayes, aplicado ao exemplo clássico da mamografia, com o toque perfeito da mamografia. Isso é, Incidência de câncer: .01.01.01 Probabilidade de uma mamografia positiva, dado o paciente ter câncer: 1 111 Probabilidade de uma mamografia positiva, dado que o paciente não tem …

11 bayesian  bayes  binning  diagnosis 

Trabalho com lógica difusa (FL) há anos e sei que existem diferenças entre FL e probabilidade, especialmente no que diz respeito à maneira como FL lida com a incerteza. No entanto, gostaria de perguntar que diferenças existem mais entre FL e probabilidade? Em outras palavras, se eu lidar com probabilidades …

10 bayes  fuzzy 

Um fator Bayes é definido no teste bayesiano de hipóteses e na seleção do modelo bayesiano pela razão de duas probabilidades marginais: dada uma amostra iid e respectivas densidades amostrais e , com as anteriores correspondentes e , o fator Bayes para comparar os dois modelos é Um livro que …

9 bayes  marginal  sequential-analysis  bayes-factors 

A perda de L2, juntamente com a perda de L0 e L1, são três funções de perda "padrão" muito comuns usadas ao resumir uma posterior pela mínima perda posterior esperada. Uma razão para isso é talvez o fato de serem relativamente fáceis de calcular (pelo menos para distribuições 1d), L0 …

9 bayes  teaching  decision-theory  loss-functions 

Do ponto de vista matemático, o Teorema de Bayes faz todo sentido para mim (isto é, derivar e provar), mas o que não sei é se existe ou não um bom argumento geométrico ou gráfico que pode ser mostrado para explicar o Teorema de Bayes. Tentei pesquisar no Google para …

9 bayesian  bayes  geometry