Perguntas com a marcação «bayesian»

É possível realizar uma seleção aproximada de bayesianos (1) de hiperparâmetros (por exemplo, escala de covariância) com o código GPML, em vez de maximizar a probabilidade marginal (2)? Eu acho que o uso de métodos MCMC para resolver as integrais que envolvem hiperparâmetros anteriores deve levar a melhores resultados ao …

8 bayesian  model-selection  gaussian-process  hyperparameter 

Eu tenho duas perguntas, Pergunta 1: Como posso mostrar que a distribuição posterior é uma distribuição beta se a probabilidade é binomial e a anterior é beta Pergunta 2: Como as escolhas dos parâmetros anteriores afetam a posterior? Eles não deveriam ser todos iguais? É possível responder a essas perguntas …

8 r  self-study  bayesian  prior  posterior 

Por que hierárquico? : Tentei pesquisar esse problema e, pelo que entendi, esse é um problema "hierárquico", porque você está fazendo observações sobre observações de uma população, em vez de fazer observações diretas dessa população. Referência: http://www.econ.umn.edu/~bajari/iosp07/rossi1.pdf Por que bayesiano? : Também o marquei como bayesiano porque uma solução assintótica …

8 bayesian  mcmc  jags  hierarchical-bayesian  pymc 

Eu já vi alguns artigos de pesquisa que afirmam que as redes neurais clássicas geralmente carecem de capacidade de generalização satisfatória, o que geralmente resulta em previsões imprecisas, e as RNAs regularizadas bayesianas (BRANNs) são mais robustas que as redes de retropropagação padrão e podem reduzir ou eliminar o necessidade …

8 bayesian  neural-networks 

Estou trabalhando em um modelo que conta com uma função parametrizada feia que atua como uma função de calibração em uma parte do modelo. Usando uma configuração bayesiana, preciso obter informações preliminares não informativas para os parâmetros que descrevem minha função. Eu sei que, idealmente, devo derivar referência ou pelo …

8 bayesian  inference  prior  uninformative-prior 

Esta é a pergunta de um iniciante em um exercício na “Computação Bayesiana com R” de Jim Albert. Observe que, embora isso possa ser um dever de casa, no meu caso não é, pois estou aprendendo métodos bayesianos em R porque acho que posso usá-lo em minhas análises futuras. De …

8 r  bayesian  simulation 

O seguinte é um problema de Bayesian Data Analysis 2nd ed , p. 97. Andrew Gelman não incluiu sua solução no guia em seu site e isso me deixou louco o dia todo. Literalmente o dia todo. yyyNNNθθ\thetaNNNPr(N|μ)=Poisson(μ)Pr(N|μ)=Poisson(μ)\Pr(N|\mu) = Poisson(\mu)μμ\mu(N,θ)(N,θ)(N, \theta)λ=μθλ=μθ\lambda=\mu\thetaNNNp(λ,θ)∝1/λp(λ,θ)∝1/λp(\lambda, \theta) \varpropto 1/\lambda . A parte do problema em …

8 self-study  bayesian  binomial 

Estou tentando entender qual é a diferença entre um HMM padrão e um HMM Bayesiano. A Wikipedia menciona brevemente como é o modelo, mas preciso de um tutorial mais detalhado. Alguém conhece um documento ou uma implementação que eu possa examinar? Também tenho problemas com a terminologia usada. O que …

8 bayesian  hidden-markov-model 

Quero estimar parâmetros dos modelos de mistura de Dirichlet usando a amostra de Gibbs e tenho algumas perguntas sobre isso: Uma mistura de distribuições de Dirichlet é equivalente a um processo de Dirichlet? Quais são as principais diferenças, se não? Além disso, se eu quiser estimar os parâmetros de uma …

8 bayesian  estimation  gibbs  dirichlet-distribution 

Eu tenho dois grupos de 10 participantes que foram avaliados três vezes durante um experimento. Para testar as diferenças entre os grupos e nas três avaliações, executei um ANOVA de desenho misto 2x3 com group(controle, experimental), time(primeiro, segundo, três) e group x time. Ambos timee groupresultaram significativos, além de haver …

8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka 

Estou tentando criar uma abordagem para detectar anúncios de fraude no meu site. Acho que o problema tem muito em comum com a detecção de e-mail de spam (para o qual um classificador bayesiano ingênuo é uma solução comum), pois muitos dos sinais que indicam uma fraude serão encontrados no …

8 bayesian  classification  naive-bayes 

Digamos que eu tenha um experimento em que teste o tempo de reação de vários indivíduos em que cada indivíduo faz muitos testes de tempo de reação. Em uma estrutura bayesiana, os tempos de reação ( ) podem ser modelados por um modelo hierárquico com distribuição prévia, tanto no nível …

8 bayesian  jags  psychology  hierarchical-bayesian 

Recentemente, uma pergunta foi postada em uma lista que eu subscrevo a perguntar (talvez cinicamente?) Quando uma abordagem bayesiana foi crucial para "fazer o trabalho" ao abordar questões no campo da ecologia. Eu estou pensando, em geral, sobre quando uma abordagem bayesiana foi essencial para o progresso em um campo …

8 bayesian  multilevel-analysis 

Estou computando algumas probabilidades condicionais e intervalos de confiança associados a 95%. Para muitos de meus casos, tenho contagens diretas de xsucessos fora dos ntestes (de uma tabela de contingência), para que eu possa usar um intervalo de confiança binomial, como é fornecido por binom.confint(x, n, method='exact')in R. Em outros …

8 r  bayesian  confidence-interval  conditional-probability  hidden-markov-model  segmentation  hypothesis-testing  statistical-significance  multiple-comparisons  multiple-regression  r  regression  survey  sample  finite-population  pca  model-selection  dataset  partitioning  clustering  time-series  least-squares  regression  standard-error  causality  r  time-series  outliers  missing-data  machine-learning  svm  hypothesis-testing  discrete-data  r  data-visualization  survey  likert  finance  regression  pca  feature-selection  stepwise-regression  underdetermined  svm  natural-language 

Dado que a estimativa posterior de de uma probabilidade normal e uma gama inversa anterior a é:σ′2σ′2\sigma'^{2}σ2σ2\sigma^2 σ′2∼IG(α+n2,β+∑ni=1(yi−μ)22)σ′2∼IG(α+n2,β+∑i=1n(yi−μ)22)\sigma'^{2}\sim\textrm{IG}\left(\alpha + \frac{n}{2}, \beta +\frac{\sum_{i=1}^n{(y_i-\mu)^2}}{2}\right) que é equivalente a σ′2∼IG(n2,nσ22)σ′2∼IG(n2,nσ22)\sigma'^{2}\sim\textrm{IG}\left( \frac{n}{2}, \frac{n\sigma^2}{2}\right) uma vez que um fraco anterior em remove e do eqn 1:IG(α,β)IG(α,β)\textrm{IG}(\alpha, \beta)σ2σ2\sigma^2αα\alphaββ\beta σ′2∼IG(n2,∑ni=1(yi−μ)22)σ′2∼IG(n2,∑i=1n(yi−μ)22)\sigma'^{2}\sim\textrm{IG}\left( \frac{n}{2}, \frac{\sum_{i=1}^n{(y_i-\mu)^2}}{2}\right) É aparente que a estimativa …

8 bayesian  prior  conjugate-prior