Perguntas com a marcação «bayesian»

A inferência bayesiana é um método de inferência estatística que se baseia no tratamento dos parâmetros do modelo como variáveis ​​aleatórias e na aplicação do teorema de Bayes para deduzir declarações subjetivas de probabilidade sobre os parâmetros ou hipóteses, condicionadas ao conjunto de dados observado.

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Perguntas sobre o princípio da verossimilhança
Atualmente, tento entender o Princípio da Probabilidade e, sinceramente, não entendo nada. Então, vou escrever todas as minhas perguntas como uma lista, mesmo que sejam perguntas bem básicas. O que exatamente significa "toda a informação" no contexto deste princípio? (como em todas as informações em uma amostra estão contidas na …
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Frequentismo e Priores
Robby McKilliam diz em um comentário a este post: Deve-se ressaltar que, do ponto de vista dos freqüentadores, não há razão para que você não possa incorporar o conhecimento prévio ao modelo. Nesse sentido, a visão frequentista é mais simples, você só tem um modelo e alguns dados. Não há …
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Cenário estatístico
Alguém escreveu uma breve pesquisa sobre as várias abordagens estatísticas? Para uma primeira aproximação, você tem estatísticas freqüentistas e bayesianas. Mas quando você olha mais de perto, também tem outras abordagens, como Bayes, verossimilhança e empírica. E então você tem subdivisões dentro de grupos, como o objetivo subjetivo de Bayes …
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Análise bayesiana não paramétrica em R
Estou procurando um bom tutorial sobre como agrupar dados Rusando o processo hierárquico de dirichlet (HDP) (um dos métodos bayesianos não paramétricos recentes e populares). Existe DPpackage(IMHO, o mais abrangente de todos os disponíveis) Rpara análise bayesiana não paramétrica. Mas não consigo entender os exemplos fornecidos no R Newsou no …
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Alguém pode me explicar NUTS em inglês?
Meu entendimento do algoritmo é o seguinte: No U-Turn Sampler (NUTS) é um método Hamiltoniano de Monte Carlo. Isso significa que não é um método da cadeia de Markov e, portanto, esse algoritmo evita a parte do passeio aleatório, que geralmente é considerado ineficiente e lento para convergir. Em vez …
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O que seria um exemplo de um modelo realmente simples com uma probabilidade intratável?
A computação bayesiana aproximada é uma técnica muito interessante para ajustar basicamente qualquer modelo estocástico, destinado a modelos em que a probabilidade é intratável (por exemplo, você pode fazer uma amostra do modelo se fixar os parâmetros, mas não puder calcular numericamente, algoritmicamente ou analiticamente ). Ao introduzir a computação …
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Estimação bayesiana de
Esta pergunta é um acompanhamento técnico desta pergunta . Tenho dificuldade em entender e replicar o modelo apresentado em Raftery (1988): Inferência para o binômio NNN parâmetro : uma abordagem hierárquica de Bayes no WinBUGS / OpenBUGS / JAGS. Não se trata apenas de código, portanto, ele deve estar no …
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