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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Benchmarks de desempenho para o MCMC
Houve estudos em larga escala dos métodos MCMC que comparam o desempenho de vários algoritmos diferentes em um conjunto de densidades de teste? Estou pensando em algo equivalente ao artigo de Rios e Sahinidis (2013), que é uma comparação completa de um grande número de otimizadores de caixa preta sem …
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Por que adicionar um efeito lag aumenta o desvio médio em um modelo hierárquico bayesiano?
Antecedentes: Atualmente, estou trabalhando para comparar vários modelos hierárquicos bayesianos. Os dados são medidas numéricas de bem-estar do participante ie tempo j . Eu tenho cerca de 1000 participantes e 5 a 10 observações por participante.yeu jyEujy_{ij}EuEuijjj Como na maioria dos conjuntos de dados longitudinais, espero ver alguma forma de …
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Subjetividade nas Estatísticas Frequentistas
Costumo ouvir a afirmação de que as estatísticas bayesianas podem ser altamente subjetivas. O argumento principal é que a inferência depende da escolha de um prior (mesmo que alguém possa usar o princípio de indiferença ou entropia máxima para escolher um prior). Em comparação, afirma a alegação, as estatísticas freqüentistas …
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De uma perspectiva de probabilidade bayesiana, por que um intervalo de confiança de 95% não contém o parâmetro verdadeiro com 95% de probabilidade?
Na página da Wikipedia sobre intervalos de confiança : ... se intervalos de confiança são construídos em muitas análises de dados separadas de experimentos repetidos (e possivelmente diferentes), a proporção de tais intervalos que contêm o valor verdadeiro do parâmetro corresponderá ao nível de confiança ... E da mesma página: …
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Um exemplo prático para o MCMC
Eu estava passando por algumas palestras relacionadas ao MCMC. No entanto, não encontro um bom exemplo de como é usado. Alguém pode me dar um exemplo concreto. Tudo o que vejo é que eles administram uma cadeia de Markov e dizem que sua distribuição estacionária é a distribuição desejada. Quero …
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Pacote de software ideal para análise bayesiana
Eu queria saber qual pacote estatístico de software vocês recomendam para executar a inferência bayesiana. Por exemplo, eu sei que você pode executar o openBUGS ou o winBUGS como autônomo ou também pode chamá-los de R. Mas o R também possui vários de seus próprios pacotes (MCMCPack, BACCO), que podem …
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Por que esse trecho diz que a estimativa imparcial do desvio padrão geralmente não é relevante?
Eu estava lendo sobre o cálculo da estimativa imparcial do desvio padrão e a fonte que li declarada (...) exceto em algumas situações importantes, a tarefa tem pouca relevância para aplicações de estatística, uma vez que sua necessidade é evitada por procedimentos padrão, como o uso de testes de significância …
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Por que devemos discutir comportamentos de convergência de diferentes estimadores em diferentes topologias?
No primeiro capítulo do livro Geometria Algébrica e Teoria Estatística da Aprendizagem, que fala sobre a convergência de estimativas em diferentes espaços funcionais, ele menciona que a estimativa bayesiana corresponde à topologia de distribuição de Schwartz, enquanto a estimativa de máxima verossimilhança corresponde à topologia de super-norma. (na página 7): …
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Livro didático de econometria bayesiana
Estou procurando um livro teoricamente rigoroso sobre econometria bayesiana, assumindo uma sólida compreensão da econometria freqüentista. Gostaria de sugerir um trabalho por resposta, para que as recomendações possam ser votadas para cima ou para baixo individualmente.
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