Perguntas com a marcação «bayesian»

Os estimadores de Bayes são imunes ao viés de seleção? A maioria dos trabalhos que discutem estimativas em alta dimensão, por exemplo, dados de sequências genômicas completas, muitas vezes levanta a questão do viés de seleção. O viés de seleção decorre do fato de que, embora tenhamos milhares de preditores …

11 bayesian  feature-selection  bias  unbiased-estimator  conjugate-prior 

Estou lendo os slides de Steven Scott sobre o pacote BSTS R (você pode encontrá-los aqui: slides ). Em algum momento, ao falar sobre a inclusão de muitos regressores no modelo estrutural de séries temporais, ele introduz os preceitos de pico e laje dos coeficientes de regressão e diz que …

11 r  bayesian  feature-selection  penalized  bsts 

Estou procurando alguns artigos ou livros com exemplos práticos e teóricos sobre o MCMC básico para estatística bayesiana (com R). Eu nunca estudei sobre simulação, e é por isso que estou procurando informações "básicas". Você pode me dar algumas recomendações ou conselhos?

11 bayesian  references  mcmc 

Parece que há um debate em andamento na comunidade bayesiana sobre se deveríamos fazer estimativas de parâmetros bayesianos ou testes de hipóteses bayesianas. Estou interessado em solicitar opiniões sobre isso. Quais são os pontos fortes e fracos dessas abordagens? Em quais contextos um é mais apropriado que o outro? Deveríamos …

11 hypothesis-testing  bayesian 

O livro bayesiano de Kruschke diz que, com relação ao uso de uma distribuição beta para lançar uma moeda, Por exemplo, se não temos conhecimento prévio além do conhecimento de que a moeda tem um lado da cabeça e um da cauda, ​​isso equivale a ter observado anteriormente uma cabeça …

11 probability  bayesian  beta-distribution 

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 

Ou seja, fazer uma análise seqüencial (você não sabe com antecedência exatamente quantos dados coletará) com métodos freqüentes requer cuidados especiais; você não pode simplesmente coletar dados até que o valor p fique suficientemente pequeno ou que um intervalo de confiança se torne suficientemente curto. Mas, ao fazer uma análise …

11 bayesian  inference  philosophical  sequential-analysis 

A seguir, um trecho da Introdução às Estatísticas Bayesianas de Bolstad . Para todos os especialistas por aí, isso pode ser trivial, mas não entendo como o autor conclui que não precisamos fazer nenhuma integração para calcular a probabilidade posterior de algum valor de . Entendo a segunda expressão, que …

11 distributions  bayesian  beta-distribution  conjugate-prior 

Dada a fórmula para a estimativa MAP de um parâmetro Por que é necessária uma abordagem MCMC (ou similar), eu não poderia simplesmente pegar a derivada, defini-la como zero e depois resolver o parâmetro?

11 bayesian  estimation  mcmc 

Quando soube dos antecedentes de Jeffrey na minha aula de inferência estatística, meus professores fizeram parecer que isso era interessante principalmente por razões históricas, e não porque alguém jamais as usaria. Então, quando fiz a análise de dados bayesiana, nunca nos pediram para usar os antecedentes de Jeffreys. Alguém realmente …

11 bayesian  prior  jeffreys-prior 

Devo confessar que nunca ouvi falar desse termo em nenhuma das minhas aulas, graduação ou pós-graduação. O que significa uma regressão logística ser bayesiana? Estou procurando uma explicação com uma transição da logística regular para a logística bayesiana semelhante à seguinte: Esta é a equação no modelo de regressão linear: …

11 regression  logistic  bayesian  multiple-regression  generalized-linear-model 

Estou usando o PyMC3 para executar modelos bayesianos nos meus dados. Eu sou novo na modelagem bayesiana, mas de acordo com algumas postagens em blogs , Wikipedia e QA deste site, parece ser uma abordagem válida usar o fator Bayes e o critério BIC para poder escolher qual modelo melhor …

11 bayesian  model-selection  pymc 

Estou trabalhando na derivação de um posterior Normal-Wishart, mas estou preso em um dos parâmetros (o posterior da matriz de escala, veja na parte inferior). Apenas por contexto e integridade, aqui está o modelo e o restante das derivações: xiμΛ∼N(μ,Λ)∼N(μ0,(κ0Λ)−1)∼W(υ0,W0)xi∼N(μ,Λ)μ∼N(μ0,(κ0Λ)−1)Λ∼W(υ0,W0)\begin{align} x_i &\sim \mathcal{N}(\boldsymbol{\mu}, \boldsymbol{\Lambda})\\ \boldsymbol{\mu} &\sim \mathcal{N}(\boldsymbol{\mu_0}, (\kappa_0 \boldsymbol{\Lambda})^{-1})\\ \boldsymbol{\Lambda} …

11 bayesian  posterior 

Suponha que duas classes e C 2 tenham um atributo x e tenham distribuição N ( 0 , 0,5 ) e N ( 1 , 0,5 ) . se tivermos igual P anterior ( C 1 ) = P ( C 2 ) = 0,5 para a seguinte matriz de …

11 machine-learning  classification  bayesian  normal-distribution  bivariate 

Os estudos de eventos são difundidos em economia e finanças para determinar o efeito de um evento no preço das ações, mas quase sempre são baseados no raciocínio freqüentista. Uma regressão OLS - durante um período de referência distinto da janela de eventos - é geralmente usada para determinar os …

11 bayesian  econometrics  finance