Próbuję przyspieszyć w statystykach bayesowskich. Mam trochę tła statystyk (STAT 101), ale nie za dużo - myślę, że mogę zrozumieć wcześniejsze, późniejsze i prawdopodobieństwo: D.
Nie chcę jeszcze czytać podręcznika bayesowskiego. Wolałbym czytać ze źródła (preferowana strona internetowa), który szybko mnie przyspieszy. Coś w tym stylu , ale ma więcej szczegółów.
Jakakolwiek rada?
bayesian
references
Andy
źródło
źródło
Odpowiedzi:
Oto miejsce na początek:
ftp://selab.janelia.org/pub/publications/Eddy-ATG3/Eddy-ATG3-reprint.pdf
http://blog.oscarbonilla.com/2009/05/visualizing-bayes-theorem/
http://yudkowsky.net/rational/bayes
http://www.math.umass.edu/~lavine/whatisbayes.pdf
http://en.wikipedia.org/wiki/Bayesian_inference
http://en.wikipedia.org/wiki/Bayesian_probability
Tutorial_on_Bayesian_Statistics_and_Clinical_Trials
źródło
Jeśli chcesz spróbować kilku przykładów, możesz zainteresować się „ Bayesian Computation in R ” Jima Alberta.
Powiązany pakiet R nazywa się LearnBayes.
źródło
Trochę więcej głębokości:
http://math.tut.fi/~piche/bayes/notes01.pdf obejmuje twierdzenie Bayesa
https://ccrma.stanford.edu/~jos/bayes/bayes.pdf i
źródło
Nie są to kompletne samouczki na temat statystyki bayesowskiej, ale raczej pojedyncze wyjaśnienia poszczególnych pojęć, które lubię. Pomyślałem, że dodam na wypadek, gdyby to pomogło.
źródło
Napisałem post o rozpoczęciu pracy z JAGS w modelowaniu bayesowskim . Jeśli chcesz szybko rozpocząć grę, dobrym pomysłem jest rozpoczęcie zabawy z pewnymi wariantami BŁĘDÓW, takimi jak JAGS.
Cytując streszczenie wpisu
W szczególności może okazać się przydatne przestudiowanie niektórych przykładowych skryptów wymienionych w poście.
źródło
Możesz spróbować „ Nauczanie bayesowskiego rozumowania w mniej niż dwie godziny ”.
źródło