Perguntas com a marcação «bayesian»

É bem conhecido que, como você tem mais provas (dizer na forma de maior para n exemplos IID), a Bayesian antes se "esquecido", e mais da inferência é impactado pela evidência (ou a probabilidade).nnnnnn É fácil vê-lo em vários casos específicos (como Bernoulli com Beta anterior ou outro tipo de …

9 bayesian  prior 

Gostaria de saber se há algum tipo de distribuição padrão em subconjuntos de números inteiros . De maneira equivalente, poderíamos expressar isso como uma distribuição em um vetor de comprimento de resultados binários, por exemplo, se então corresponde ao vetor (1, 0, 1, 0, 1) .{1,2,...,J}{1,2,...,J}\{1, 2, ..., J\}JJJJ=5J=5J = …

9 bayesian  discrete-data 

Os seguintes enxertos são retirados deste artigo . Eu sou novato no bootstrap e estou tentando implementar o bootstrap paramétrico, semiparamétrico e não paramétrico para o modelo misto linear com o R bootpacote. Código R Aqui está o meu Rcódigo: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 

Não sou especialista em estatística, mas entendo que há divergências sobre se uma interpretação "freqüentista" ou "bayesiana" da probabilidade é a "certa". De Wagenmakers et. al p. 183: Considere uma distribuição uniforme com média e largura . Desenhar dois valores aleatoriamente a partir desta distribuição, rotular o menor s e …

9 bayesian  confidence-interval  frequentist  philosophical 

Existem algoritmos padrão (em oposição a programas) para fazer regressão linear hierárquica? As pessoas geralmente fazem apenas o MCMC ou existem algoritmos mais especializados, talvez de forma parcialmente fechada?

9 regression  bayesian  multiple-regression  multilevel-analysis  irls 

O BIC penaliza com base no número de parâmetros. E se alguns dos parâmetros forem algum tipo de variável de indicador binário? Eles contam como parâmetros completos? Mas eu posso combinar parâmetros binários em uma variável discreta que recebe valores em . Estes devem ser contados como parâmetros ou um …

9 bayesian  model-selection  bic  parameterization 

Entendo que não devemos permitir que o mesmo conjunto de dados que estamos analisando direcione / defina como são as distribuições anteriores em uma análise bayesiana. Especificamente, não é apropriado definir distribuições anteriores para uma análise bayesiana com base em estatísticas resumidas do mesmo conjunto de dados que você utilizará …

9 bayesian  prior 

Estou tentando entender como usar o teorema de Bayes para calcular um posterior, mas estou ficando preso à abordagem computacional, por exemplo, no seguinte caso, não está claro para mim como tirar o produto do anterior e da probabilidade e calcular o posterior: Neste exemplo, estou interessado em calcular a …

9 bayesian  simulation  computational-statistics 

Ao executar o algoritmo Metropolis-Hastings com distribuições uniformes de candidatos, qual é a lógica de ter taxas de aceitação em torno de 20%? Meu pensamento é: uma vez que os valores dos parâmetros true (ou quase true) sejam descobertos, nenhum novo conjunto de valores de parâmetros candidatos do mesmo intervalo …

9 bayesian  estimation  sampling  mcmc 

Por que a permutabilidade de variáveis ​​aleatórias é essencial para a modelagem bayesiana hierárquica?

9 bayesian  multilevel-analysis  exchangeability 

Meu conjunto de dados é composto pela mortalidade total ou pela sobrevivência de um organismo em três tipos de locais, costeiros, canais intermediários e offshore. Os números na tabela abaixo representam o número de sites. 100% Mortality 100% Survival Inshore 30 31 Midchannel 10 20 Offshore 1 10 Gostaria de …

9 logistic  multiple-comparisons  chi-squared  r  text-mining  clustering  classification  feature-selection  unsupervised-learning  time-series  references  mode  hypothesis-testing  confidence-interval  bootstrap  normal-distribution  order-statistics  correlation  statistical-significance  spss  bayesian  beta-binomial 

Preciso atualizar a taxa de falhas (dada como determinística) com base na nova taxa de falhas sobre o mesmo sistema (também é determinístico). Eu li sobre os conjugados anteriores e a distribuição gama como um conjugado para o processo de Poisson. Além disso, eu posso igualar o valor médio de …

9 bayesian 

Existem muitas perguntas (como esta ) sobre alguma ambiguidade com a fórmula bayesiana em caso contínuo. p(θ|x)=p(x|θ)⋅p(θ)p(x)p(θ|x)=p(x|θ)⋅p(θ)p(x)p(\theta | x) = \frac{p(x | \theta) \cdot p(\theta)}{p(x)} Muitas vezes, a confusão surge do fato de que a definição da distribuição condicional f(variable|parameter)f(variable|parameter)f(variable | parameter) é explicada como fff sendo função da variablevariablevariable …

9 distributions  bayesian  conditional-probability  likelihood 

A Análise Bayesiana de Dados (p. 64) diz, sobre um modelo normal : uma densidade anterior vaga e sensível para e σ , assumindo independência anterior dos parâmetros de localização e escala, é uniforme em ( μ , log σ ) ou, equivalente, p ( μ , σ 2 ) …

9 probability  bayesian 

Defina X:=X:=X:= "a moeda tem probabilidade 1 de pousar cabeças" Suponha que alguém tenha a crença anterior: P(X)=1P(X)=1P(X)= 1 . No entanto, depois de jogar a moeda, uma vez que ela cai na coroa ( E:=E:=E:= "coroa caiu na moeda"). Como um bayesiano deve atualizar suas crenças para permanecer coerente? …

9 probability  bayesian  philosophical