Estatísticas e Big Data prior

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Ajude-me a entender as distribuições Bayesianas anteriores e posteriores

Em um grupo de estudantes, existem 2 de 18 que são canhotos. Encontre a distribuição posterior de estudantes canhotos na população, assumindo não informação prévia. Resuma os resultados. Segundo a literatura, 5-20% das pessoas são canhotos. Leve essas informações em consideração no seu anterior e calcule o novo posterior. Eu …

125 distributions bayesian prior posterior

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O que é um “prior não informativo”? Podemos ter um com realmente nenhuma informação?

Inspirado por um comentário desta pergunta : O que consideramos "não informativo" em um prévio - e que informação ainda está contida em um prior supostamente não informativo? Geralmente, vejo o anterior em uma análise em que é uma análise do tipo freqüentista que tenta emprestar algumas partes interessantes da …

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Por que o Jeffreys prior é útil?

Entendo que o prior de Jeffreys é invariável sob uma parametrização. No entanto, o que não entendo é por que essa propriedade é desejada. Por que você não gostaria que o anterior fosse alterado sob uma alteração de variáveis?

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Interpretação do preditor e / ou resposta transformada em log

Gostaria de saber se faz diferença na interpretação se apenas as variáveis dependentes, dependentes e independentes ou apenas as independentes são transformadas em log. Considere o caso de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Eu posso interpretar o IV como o aumento percentual, mas como isso muda quando eu …

46 regression data-transformation interpretation regression-coefficients logarithm r dataset stata hypothesis-testing contingency-tables hypothesis-testing statistical-significance standard-deviation unbiased-estimator t-distribution r functional-data-analysis maximum-likelihood bootstrap regression change-point regression sas hypothesis-testing bayesian randomness predictive-models nonparametric terminology parametric correlation effect-size loess mean pdf quantile-function bioinformatics regression terminology r-squared pdf maximum multivariate-analysis references data-visualization r pca r mixed-model lme4-nlme distributions probability bayesian prior anova chi-squared binomial generalized-linear-model anova repeated-measures t-test post-hoc clustering variance probability hypothesis-testing references binomial profile-likelihood self-study excel data-transformation skewness distributions statistical-significance econometrics spatial r regression anova spss linear-model

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Por que alguém usaria uma abordagem bayesiana com uma abordagem "não informativa" imprópria antes, em vez da abordagem clássica?

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 …

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Obtenção de priores de especialistas

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

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Se um intervalo credível tiver um plano anterior, um intervalo de confiança de 95% é igual a um intervalo credível de 95%?

Sou muito novo nas estatísticas bayesianas e isso pode ser uma pergunta boba. Mesmo assim: Considere um intervalo credível com um prior que especifique uma distribuição uniforme. Por exemplo, de 0 a 1, em que 0 a 1 representa toda a gama de valores possíveis de um efeito. Nesse caso, …

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R: Floresta aleatória lançando NaN / Inf em erro de "chamada de função externa", apesar de nenhum NaN no conjunto de dados [fechado]

Estou usando o sinal de intercalação para executar uma floresta aleatória validada cruzada em um conjunto de dados. A variável Y é um fator. Não há NaN, Inf ou NA no meu conjunto de dados. No entanto, ao executar a floresta aleatória, recebo Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf …

29 r random-forest caret regression prediction fitting social-science poisson-distribution distributions characteristic-function bayesian prior regression normal-distribution interaction nonparametric skewness svm standard-deviation standard-error regression-coefficients igraph natural-language word2vec word-embeddings regression machine-learning sampling r regression machine-learning random-forest ensemble sampling unbiased-estimator proof estimators mse probability conditional-probability bayes anova missing-data neural-networks recommender-system r confidence-interval sample multiple-imputation r time-series forecasting mase

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Por que os priores de Jeffreys são considerados não informativos?

Considere um Jeffreys anterior onde p(θ)∝|i(θ)|−−−−√p(θ)∝|i(θ)|p(\theta) \propto \sqrt{|i(\theta)|}, ondeiiié a informação de Fisher. Eu continuo vendo esse prior sendo mencionado como um prior não informativo, mas nunca vi um argumento sobre por que ele não é informativo. Afinal, não é um constante constante, então deve haver outro argumento. Entendo que …

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Um prior vago é o mesmo que um prior não informativo?

Esta é uma pergunta sobre terminologia. Um "anterior vago" é o mesmo que um anterior não informativo ou existe alguma diferença entre os dois? Minha impressão é de que são iguais (de procurar vagas e não informativas juntas), mas não tenho certeza.

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Por que a pena de Lasso é equivalente à dupla exponencial (Laplace) anterior?

Li em várias referências que a estimativa de Lasso para o vetor de parâmetro de regressão BBB é equivalente ao modo posterior de BBB no qual a distribuição anterior para cada BiBiB_i é uma distribuição exponencial dupla (também conhecida como distribuição de Laplace). Eu tenho tentado provar isso, alguém pode …

27 regression bayesian lasso prior regularization

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Os priores Bayesianos se tornam irrelevantes com um grande tamanho de amostra?

Ao realizar inferência bayesiana, operamos maximizando nossa função de probabilidade em combinação com as anteriores que temos sobre os parâmetros. Como a probabilidade do log é mais conveniente, maximizamos efetivamente usando um MCMC ou outro que gere as distribuições posteriores (usando um pdf para cada parâmetro é anterior e a …

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História da teoria prévia não informativa

Estou escrevendo um pequeno ensaio teórico para um curso de Estatística Bayesiana (em um Mestrado em Economia) sobre antecedentes não informativos e estou tentando entender quais são as etapas no desenvolvimento dessa teoria. Até agora, minha linha do tempo é composta por três etapas principais: princípio da indiferença de Laplace …

24 bayesian references prior history

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Quais são as propriedades de uma distribuição meia Cauchy?

Atualmente, estou trabalhando em um problema, no qual preciso desenvolver um algoritmo de Monte Carlo em cadeia de Markov (MCMC) para um modelo de espaço de estado. Para poder resolver o problema, recebi a seguinte probabilidade de : p ( τ ) = 2I ( τ > 0) / (1+ …

24 distributions bayesian prior state-space-models cauchy

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Média de rebatidas bayesianas antes

Eu queria fazer uma pergunta inspirada em uma excelente resposta à pergunta sobre a intuição para a distribuição beta. Eu queria entender melhor a derivação da distribuição anterior da média de rebatidas. Parece que David está fazendo o backup dos parâmetros da média e do intervalo. Supondo que a média …

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