Estatísticas e Big Data bayesian

1

Por que o g anterior de Zellner é "inaceitável"?

Eu sei que o prior de Zellner está usando dados para definir informações anteriores, mas, na verdade, todo o modelo depende dos dados. Existe algum outro motivo?

9 regression bayesian uninformative-prior

1

Por que a probabilidade marginal é difícil / intratável de estimar?

Eu tenho uma pergunta geralmente básica a fazer aqui que me preocupa há algum tempo. Durante a maior parte da minha leitura de estatísticas bayesianas, ele afirmou com naturalidade que a probabilidade marginal é muitas vezes intratável ou difícil de estimar. Por quê? Os motivos frequentemente mencionados incluem afirmações sobre …

9 bayesian inference likelihood

2

Incorporando a Distribuição de Probabilidade de Classe Anterior na Regressão Logística

Surpreende-me o fato de não encontrar artigos / palestras sobre como incorporar distribuições de probabilidade de classe anterior em classificadores como Regressão logística ou Floresta aleatória. Então, minha pergunta é: Como incorporar a Distribuição de Probabilidade de Classe Anterior em Regressão Logística ou Florestas Aleatórias? A incorporação de distribuição de …

9 logistic bayesian random-forest prior

1

Estatísticas bayesianas anteriores uniformes binomiais

Suponha que tenha uma distribuição binomial em que o anterior do parâmetro seja uniforme. Como posso obter a distribuição posterior do parâmetro?

9 bayesian posterior

3

Como exatamente os bayesianos definem (ou interpretam?) Probabilidade?

Parte de uma série de tentativas de compreensão entre Bayesiano e frequentista: 1 2 3 4 5 6 7 Acho que entendo a diferença de como os bayesianos e os freqüentadores abordam a escolha entre hipóteses , mas não tenho muita certeza se ou como isso deve me explicar como …

9 probability bayesian frequentist definition philosophical

1

Quais são os valores p Bayesianos?

Estou procurando uma resposta que satisfaça um leitor que entende valores-p freqüentistas, mas que apenas entende os rudimentos das abordagens bayesianas da estatística. Atualmente, as pesquisas no Google não revelam uma definição em uma página da Wikipedia ou em qualquer outro recurso comumente aceito. Essa pergunta parece relacionada, mas não …

9 bayesian p-value

2

Por que é chamado de "modo" na estimativa do MAP?

Ao estimar parâmetros com MAP, por que está escrito que estamos estimando o "modo"? Eu pensei que seria o meio da distribuição posterior?

9 bayesian posterior bayes

4

Como os dados são gerados na estrutura bayesiana e qual é a natureza no parâmetro que gera os dados?

Eu estava tentando reaprender as estatísticas bayesianas (toda vez que achava que finalmente as recebia, surge outra coisa que não havia considerado antes ...), mas não estava claro (para mim) o que o processo de geração de dados na estrutura bayesiana, na verdade é. A estrutura frequentista é clara para …

9 bayesian modeling prior frequentist randomness

2

Por que usar o gráfico fatorial para inferência bayesiana?

Não entendo por que converter uma rede bayesiana em um gráfico de fatores é bom para a inferência bayesiana? Minhas perguntas são: Qual é a vantagem de usar o gráfico de fatores no raciocínio bayesiano? O que aconteceria se não o usássemos? Quaisquer exemplos concretos serão apreciados!

9 bayesian graphical-model bayesian-network

2

Problema locomotivo com empresas de vários tamanhos

Estou trabalhando no Think Bayes (gratuito aqui: http://www.greenteapress.com/thinkbayes/ ) e estou no exercício 3.1. Aqui está um resumo do problema: "Uma ferrovia numera suas locomotivas na ordem 1..N. Um dia você vê uma locomotiva com o número 60. Estime quantas locomotivas a ferrovia possui." Essa solução é encontrada com a …

9 bayesian conditional-probability bayes

1

Interpretação do intervalo de previsão bayesiano de 95%

Suponha o seguinte modelo de regressão bivariado: que é iid para .yi=βxi+ui,yi=βxi+ui, y_i = \beta x_i + u_i, uiuiu_iN(0,σ2=9)N(0,σ2=9)N(0, \sigma^2 = 9)i=1,…,ni=1,…,ni = 1,\ldots, n Suponha que um anterior não informativo , então seja possível mostrar que o pdf posterior para é ondep ( β) ∝ constantep(β)∝constantp(\beta) \propto \text{constant}ββ\beta β …

9 probability self-study bayesian confidence-interval credible-interval

1

Distribuição posterior da regressão linear bayesiana

Eu tenho pesquisado o uso da regressão linear bayesiana, mas cheguei a um exemplo do qual estou confuso. Dado o modelo: y=βX+ϵy=βX+ϵ{\bf y} = {\bf \beta}{\bf X} + \bf{\epsilon} Supondo que e um ,p ( β , φ ) α 1ϵ∼N(0,ϕI)ϵ∼N(0,ϕI){\bf \epsilon} \sim N(0, \phi I)p(β,ϕ)∝1ϕp(β,ϕ)∝1ϕp(\beta, \phi) \propto \frac{1}{\phi} Como …

9 regression bayesian multiple-regression

1

Distribuições hiperprior para os parâmetros (matriz de escala e graus de liberdade) de um wishart antes de uma matriz de covariância inversa

Estou estimando várias matrizes de covariância inversa de um conjunto de medidas em diferentes subpopulações usando um wishart anterior em jags / rjags / R. Em vez de especificar uma matriz de escala e graus de liberdade na matriz de covariância inversa anterior (a distribuição wishart), eu gostaria de usar …

9 bayesian covariance prior wishart hierarchical-bayesian

1

Como funciona a imputação de ratos?

Fiquei me perguntando se alguém tinha experiência usando a função de ratos, como descrito em ratos: Imputação multivariada por equações encadeadas em R (JSS 2011 45 (3))? Eu tenho um conjunto de dados com um número de variáveis, cada uma com diferentes graus de dados ausentes. Minha pergunta principal é: …

9 r regression bayesian data-imputation mice

1

Uso da estimativa de densidade de kernel no Naive Bayes Classifier?

Esta pergunta é uma continuação da minha pergunta anterior aqui e também está relacionada, intencionalmente, a esta pergunta . Por esta página wiki valores de densidade de probabilidade a partir de uma distribuição normal assumido para o conjunto de treino são usados para calcular um Bayesiana posterior, em vez de …

9 bayesian kde

Perguntas com a marcação «bayesian»