Perguntas com a marcação «bayesian»

Se o interesse é apenas estimar os parâmetros de um modelo (estimativa pontual e / ou intervalo) e as informações anteriores não são confiáveis, fracas (sei que isso é um pouco vago, mas estou tentando estabelecer um cenário em que a escolha de um prior é difícil) ... Por que …

44 bayesian  inference  prior  likelihood  information 

Quais são algumas objeções práticas ao uso de métodos estatísticos bayesianos em qualquer contexto? Não, não me refiro ao comentário habitual sobre a escolha do anterior. Ficarei encantado se isso não receber respostas.

44 bayesian 

Ok, essa é uma pergunta que me mantém acordada à noite. O procedimento de autoinicialização pode ser interpretado como aproximando algum procedimento bayesiano (exceto o autoinformática bayesiano)? Gosto muito da "interpretação" bayesiana das estatísticas que considero bem coerente e fácil de entender. No entanto, eu também tenho uma fraqueza pelo …

43 bayesian  bootstrap 

Como devo obter distribuições anteriores de especialistas ao ajustar um modelo bayesiano?

42 bayesian  prior  elicitation 

Vejo o conceito de 'permutabilidade' sendo usado em diferentes contextos (por exemplo, modelos bayesianos), mas nunca entendi o termo muito bem. O que esse conceito significa? Em que circunstâncias esse conceito é invocado e por quê?

41 bayesian  intuition  exchangeability 

Na análise de dados bayesianos, os parâmetros são tratados como variáveis ​​aleatórias. Isso decorre da conceitualização subjetiva bayesiana de probabilidade. Mas os bayesianos reconhecem teoricamente que existe um verdadeiro valor de parâmetro fixo no 'mundo real?' Parece que a resposta óbvia é 'sim', porque tentar estimar o parâmetro seria quase …

40 probability  bayesian  parameterization 

Não estou procurando um método plug and play como o BEST em R, mas uma explicação matemática de quais são alguns métodos bayesianos que posso usar para testar a diferença entre a média de duas amostras.

39 hypothesis-testing  bayesian  t-test 

Nas estatísticas freqüentistas, há uma estreita conexão entre intervalos de confiança e testes. Usando inferência sobre na distribuição como exemplo, o intervalo de confiança contém todos os valores de que não são rejeitados pelo teste no nível de significância .N ( μ , σ 2 ) 1 - αμμ\muN(μ,σ2)N(μ,σ2)\rm N(\mu,\sigma^2)1−α1−α1-\alpha …

38 hypothesis-testing  bayesian  confidence-interval  frequentist  credible-interval 

Alguém pode dar um bom resumo das diferenças entre a abordagem bayesiana e a abordagem freqüentista da probabilidade? Pelo que entendi: A visão dos freqüentadores é que os dados são uma amostra aleatória repetível (variável aleatória) com uma frequência / probabilidade específica (que é definida como a frequência relativa de …

37 probability  bayesian  frequentist 

Como alguém de fora, parece que existem duas visões concorrentes sobre como se deve executar inferência estatística. Os dois métodos diferentes são considerados válidos pelos estatísticos que trabalham? A escolha de uma é considerada mais uma questão filosófica? Ou a situação atual é considerada problemática e estão sendo feitas tentativas …

37 bayesian  frequentist 

Este artigo " As probabilidades, atualizadas continuamente" do NY Times chamou minha atenção. Para ser breve, afirma que [Estatísticas Bayesianas] está se mostrando especialmente útil na abordagem de problemas complexos, incluindo pesquisas como a que a Guarda Costeira usou em 2013 para encontrar o pescador desaparecido, John Aldridge (embora ainda …

36 hypothesis-testing  statistical-significance  bayesian  p-value  reproducible-research 

No algoritmo de modelo de tópico do LDA, vi essa suposição. Mas não sei por que escolheu a distribuição Dirichlet? Não sei se podemos usar a distribuição Uniform sobre Multinomial como um par?

36 bayesian  dirichlet-distribution  conjugate-prior 

Quais são as principais idéias, isto é, conceitos relacionados ao teorema de Bayes ? Não estou pedindo nenhuma derivação de notação matemática complexa.

36 probability  bayesian  theory 

Eu acho que entendi a ideia geral do VI e do MCMC, incluindo os vários sabores do MCMC, como amostras de Gibbs, Metropolis Hastings etc. Este artigo fornece uma maravilhosa exposição de ambos os métodos. Tenho as seguintes perguntas: Se eu gostaria de fazer inferência bayesiana, por que escolheria um …

36 machine-learning  bayesian  mcmc  variational-bayes  approximate-inference 

Estou vendo alguns slides de palestras em um curso de ciência de dados que pode ser encontrado aqui: https://github.com/cs109/2015/blob/master/Lectures/01-Introduction.pdf Infelizmente, não consigo ver o vídeo desta palestra e, a certa altura do slide, o apresentador tem o seguinte texto: Alguns princípios fundamentais Pense como um bayesiano, verifique como um freqüentista …

35 bayesian  data-mining  frequentist