Estatísticas e Big Data prior

3

Uma pergunta sobre parâmetros da distribuição gama na econometria bayesiana

O artigo da Wikipedia sobre distribuição Gamma lista dois métodos diferentes de parametrização, um deles freqüentemente usado na econometria bayesiana com e , é o parâmetro shape, é o parâmetro rate.α>0α>0\alpha>0β>0β>0\beta>0αα\alphaββ\beta X∼Gamma(α,β).X∼Gamma(α,β).X\sim \mathrm{Gamma}(\alpha,\beta). Em um livro de econometria bayesiano escrito por Gary Koop, o parâmetro de precisão segue uma distribuição …

8 bayesian econometrics prior gamma-distribution

1

Inferência bayesiana para distribuição multinomial com conhecimento prévio assimétrico?

Suponha que eu receberei algumas amostras de uma distribuição binomial. Uma maneira de modelar meu conhecimento prévio é com uma distribuição Beta com os parâmetros e β . Pelo que entendi, isso é equivalente a ter visto "cabeças" α vezes em testes α + β . Como tal, um bom …

8 probability bayesian prior multinomial dirichlet-distribution

1

Viés de regressão Softmax e probabilidades anteriores para classes desiguais

Estou usando a regressão Softmax para um problema de classificação de várias classes. Não tenho probabilidades anteriores iguais para cada uma das classes. Sei pela Regressão Logística (regressão softmax com 2 classes) que as probabilidades anteriores das classes são implicitamente adicionadas ao viés ( ).log(p0/p1)log⁡(p0/p1)\log(p_0/p_1) Normalmente, o que faço é …

8 logistic prior unbalanced-classes

1

Modelo com estimador (es) admissível (s) que não são o estimador de Bayes para qualquer escolha anterior?

Todo estimador de Bayes é admissível, pelo que sei. (Questões relacionadas - 1 , 2. ) Lembro-me de meu professor mencionando uma vez durante uma palestra que, pelo menos como uma intuição grosseira, o inverso também é verdadeiro, ou seja, todo estimador admissível é o estimador de Bayes para uma …

8 bayesian mathematical-statistics prior example admissibility

1

Usando pseudo-anteriores adequadamente na seleção de modelos bayesianos

Uma abordagem para a comparação de modelos em uma estrutura bayesiana usa uma variável de indicador de Bernoulli para determinar qual dos dois modelos provavelmente é o "modelo verdadeiro". Ao aplicar ferramentas baseadas no MCMC para ajustar esse modelo, é comum usar pseudo-anteriores para melhorar a mistura nas cadeias. Veja …

8 bayesian model-selection prior

1

Significado de prévia adequada

Estou tentando aprender o básico da decisão bayesiana e me deparei com a frase "anterior apropriado", mas realmente não entendo o que isso significa. Alguém sabe?

8 prior

2

escolha de parâmetros anteriores para mistura variacional de gaussianos

Estou implementando uma mistura variada de baunilha de gaussianos multivariados, conforme o capítulo 10 do Reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina (Bishop, 2007). A abordagem bayesiana requer a especificação de (hiper) parâmetros para o Gaussian-inverso-Wishart antes: α0 0α0\alpha_0 (parâmetro de concentração do Dirichlet anterior); ν0 0ν0\nu_0 (graus de liberdade …

7 machine-learning bayesian prior gaussian-mixture variational-bayes

Perguntas com a marcação «prior»