Perguntas com a marcação «bayesian»

A inferência bayesiana é um método de inferência estatística que se baseia no tratamento dos parâmetros do modelo como variáveis ​​aleatórias e na aplicação do teorema de Bayes para deduzir declarações subjetivas de probabilidade sobre os parâmetros ou hipóteses, condicionadas ao conjunto de dados observado.

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Combinando informações de vários estudos para estimar a média e a variação de dados normalmente distribuídos - abordagens Bayesianas vs meta-analíticas
Revi um conjunto de artigos, cada um relatando a média e o DP observados de uma medida de em sua respectiva amostra de tamanho conhecido, . Quero fazer o melhor palpite possível sobre a provável distribuição da mesma medida em um novo estudo que estou projetando e quanta incerteza existe …
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Quais são algumas melhorias bem conhecidas sobre os algoritmos MCMC de livros didáticos que as pessoas usam para inferência bayesiana?
Quando estou codificando uma simulação de Monte Carlo para algum problema, e o modelo é bastante simples, utilizo uma amostra básica de Gibbs do livro didático. Quando não é possível usar a amostra de Gibbs, codifico o livro Metropolis-Hastings que aprendi anos atrás. O único pensamento que dou é escolher …
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Diagnóstico residual em modelos de regressão baseados em MCMC
Recentemente, eu comecei a ajustar modelos mistos de regressão na estrutura bayesiana, usando um algoritmo MCMC (função MCMCglmm em R, na verdade). Acredito ter entendido como diagnosticar a convergência do processo de estimativa (traço, gráfico de geweke, autocorrelação, distribuição posterior ...). Uma das coisas que me impressiona na estrutura bayesiana …
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Introdução à teoria das medidas
Estou interessado em aprender mais sobre técnicas bayesianas não paramétricas (e relacionadas). Minha formação é em ciência da computação e, embora eu nunca tenha feito um curso sobre teoria das medidas ou teoria das probabilidades, tive uma quantidade limitada de treinamento formal em probabilidade e estatística. Alguém pode recomendar uma …
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Por que um anterior à variância é considerado fraco?
fundo Um dos pontos fracos mais comumente usados ​​antes da variância é a gama inversa com os parâmetros (Gelman 2006) .α = 0,001 , β= 0,001α=0.001,β=0.001\alpha =0.001, \beta=0.001 No entanto, essa distribuição possui um IC de 90% de aproximadamente .[ 3 × 1019, ∞ ][3×1019,∞][3\times10^{19},\infty] library(pscl) sapply(c(0.05, 0.95), function(x) qigamma(x, …
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Das redes bayesianas às redes neurais: como a regressão multivariada pode ser transposta para uma rede de várias saídas
Estou lidando com um modelo linear hierárquico bayesiano , aqui a rede que o descreve. YYY representa as vendas diárias de um produto em um supermercado (observado). XXX é uma matriz conhecida de regressores, incluindo preços, promoções, dia da semana, clima e feriados. SSS é o nível de estoque latente …
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Amostragem de Gibbs versus MH-MCMC geral
Acabei de ler sobre a amostragem de Gibbs e o algoritmo Metropolis Hastings e tenho algumas perguntas. Pelo que entendi, no caso da amostragem de Gibbs, se tivermos um grande problema multivariado, coletamos amostras da distribuição condicional, ou seja, amostramos uma variável enquanto mantemos todas as outras fixas, enquanto no …
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Estatísticas elementares para jurados
Fui convocado para o júri. Estou consciente da relevância das estatísticas para alguns julgamentos do júri. Por exemplo, o conceito de "taxa base" e sua aplicação aos cálculos de probabilidade são algumas vezes - talvez sempre - relevantes. Quais tópicos estatísticos uma pessoa em minha situação pode estudar com utilidade …
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"Totalmente Bayesiano" vs "Bayesiano"
Eu tenho aprendido sobre estatística bayesiana e frequentemente leio artigos "adotamos uma abordagem bayesiana" ou algo semelhante. Também notei, com menos frequência: "adotamos uma abordagem totalmente bayesiana" (minha ênfase). Existe alguma diferença entre essas abordagens em algum sentido prático ou teórico? FWIW, estou usando o pacote MCMCglmmem R, caso isso …
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