Muszę „nauczyć się” rozkładu dwuwymiarowego gaussa z kilkoma próbkami, ale dobrą hipotezą na temat wcześniejszego rozkładu, dlatego chciałbym zastosować podejście bayesowskie. Zdefiniowałem mój wcześniejszy: P(μ)∼N(μ0,Σ0)P(μ)∼N(μ0,Σ0) \mathbf{P}(\mathbf{\mu}) \sim...
Przypuszczam, że P(A|B)=P(A|B,C)∗P(C)+P(A|B,¬C)∗P(¬C)P(A|B)=P(A|B,C)∗P(C)+P(A|B,¬C)∗P(¬C)P(A|B) = P(A | B,C) * P(C) + P(A|B,\neg C) * P(\neg C) jest poprawny, podczas gdy P(A|B)=P(A|B,C)+P(A|B,¬C)P(A|B)=P(A|B,C)+P(A|B,¬C)P(A|B) = P(A | B,C) + P(A|B,\neg C) jest nieprawidłowe. Mam jednak...
Słyszałem, że regresję grzbietu można wyprowadzić jako średnią rozkładu z tyłu, jeśli uprzednio zostanie odpowiednio wybrany. Czy intuicja, że ograniczenia określone przez współczynniki regresji przez wcześniejsze (np. Standardowe rozkłady normalne około 0) są identyczne / zastępuje karę...
Recenzent poprosił nas o podanie wartości p, aby lepiej zrozumieć szacunki modelu w naszym bayesowskim modelu wielopoziomowym. Model jest typowym modelem wielu obserwacji na uczestnika eksperymentu. Oszacowaliśmy model ze Stanem, dzięki czemu możemy łatwo obliczyć dodatkowe statystyki z tyłu....
Myślę, że dobrym sposobem na zapamiętanie formuły jest pomyślenie o formule w ten sposób: Prawdopodobieństwo, że pewne zdarzenie A ma określony wynik, biorąc pod uwagę wynik niezależnego zdarzenia B = prawdopodobieństwo, że oba wyniki wystąpią jednocześnie / cokolwiek byśmy powiedzieli,...
Mam problem ze zrozumieniem, dlaczego wnioskowanie bayesowskie prowadzi do trudnych problemów. Problem jest często wyjaśniany w następujący sposób: Nie rozumiem, dlaczego ta całka musi być oceniona w pierwszej kolejności: Wydaje mi się, że wynikiem całki jest po prostu stała normalizacyjna (jak...
Obecnie czytam o Bayesian Methods in Computation Molecular Evolution autorstwa Yang. W rozdziale 5.2 mówi o priory, a konkretnie nieinformacyjne / płaskie / niejasne / rozproszone, sprzężone i hiper-priory. Może to wymagać uproszczenia, ale czy ktoś mógłby wyjaśnić po prostu różnicę między tego...
Moje podstawowe pytanie brzmi: w jaki sposób próbowałbyś z niewłaściwej dystrybucji? Czy sens ma nawet próbkowanie z niewłaściwej dystrybucji? Komentarz Xi'ana tutaj w pewnym sensie odpowiada na pytanie, ale szukałem więcej szczegółów na ten temat. Bardziej specyficzne dla MCMC: Mówiąc o MCMC i...
O ile mi wiadomo, przybliżone obliczenia bayesowskie (ABC) i łańcuch Markowa Monte Carlo (MCMC) mają bardzo podobne cele. Poniżej opisuję moje rozumienie tych metod oraz sposób, w jaki postrzegam różnice w ich zastosowaniu do rzeczywistych danych. Przybliżone obliczenia bayesowskie ABC polega na...
Po przeczytaniu tego postu na blogu o Bayesowskich modelach strukturalnych szeregów czasowych, chciałem spojrzeć na wdrożenie tego w kontekście problemu, w którym wcześniej korzystałem z ARIMA. Mam pewne dane z niektórymi znanymi (ale hałaśliwymi) komponentami sezonowymi - z pewnością są to...
Próbuję zrozumieć logikę d-separacji w przyczynowych sieciach bayesowskich. Wiem, jak działa algorytm, ale nie do końca rozumiem, dlaczego „przepływ informacji” działa zgodnie z tym, co podano w algorytmie. Na przykład na powyższym wykresie, zastanówmy się, że podano nam tylko X i nie...
W przypadku danego problemu wnioskowania wiemy, że podejście bayesowskie zwykle różni się zarówno pod względem formy, jak i wynika z podejścia fequentystycznego. Częstokroć (zwykle obejmuje mnie) często zwraca uwagę, że ich metody nie wymagają uprzedniego, a zatem są bardziej „oparte na danych” niż...
Tak więc w (nienadzorowanym) modelowaniu tekstu Latent Dirichlet Allocation (LDA) to bayesowska wersja probabilistycznej latentnej analizy semantycznej (PLSA). Zasadniczo LDA = PLSA + Dirichlet przed jego parametrami. Rozumiem, że LDA jest teraz algorytmem referencyjnym i jest zaimplementowany w...
Szukam teoretycznie rygorystycznego podręcznika na temat ekonometrii bayesowskiej, zakładając solidne zrozumienie ekonometrii częstych. Chciałbym zaproponować jedną pracę na odpowiedź, tak aby zalecenia mogły być głosowane indywidualnie w górę lub w
P: Jaki jest standardowy sposób klastrowania danych przy użyciu procesu Dirichleta? Podczas korzystania z Gibbs klastry próbkowania pojawiają się i znikają podczas próbkowania. Poza tym mamy problem z identyfikowalnością, ponieważ rozkład tylny jest niezmienny w przypadku etykietowania skupień....
Mówiąc najprościej: czy są jakieś różnice w podejściu Bayesa i Frequentist do analizy danych eksploracyjnych? Nie znam żadnych nieodłącznych uprzedzeń w metodach EDA, ponieważ histogram jest histogramem, wykres rozrzutu jest wykresem rozrzutu itp., Ani nie znalazłem przykładów różnic w sposobie...
Tło: Obecnie pracuję nad porównaniem różnych bayesowskich modeli hierarchicznych. Dane są liczbowymi miarami dobrostanu uczestnika i oraz czasu j . Mam około 1000 uczestników i 5 do 10 obserwacji na uczestnika.yI jyjajoty_{ij}jajaijotjotj Podobnie jak w przypadku większości podłużnych zestawów...
W niektórych przypadkach wcześniejszy Jeffreys dla pełnego modelu wielowymiarowego jest ogólnie uważany za nieodpowiedni, tak jest na przykład w przypadku: (gdzie , przy nieznanych i ), gdzie preferowany jest następujący przeor (do pełnego Jeffreys ): gdzie to wcześniejszy Jeffreys uzyskany...
Czytałem o obliczeniach obiektywnego oszacowania odchylenia standardowego i czytałem źródła, które czytałem (...) z wyjątkiem niektórych ważnych sytuacji, zadanie to nie ma większego znaczenia dla zastosowań statystyki, ponieważ jego potrzeby unika się za pomocą standardowych procedur, takich...
Zastanawiałem się, jaki pakiet statystyczny oprogramowania polecacie do przeprowadzania wnioskowania bayesowskiego. Na przykład wiem, że możesz uruchamiać openBUGS lub winBUGS jako standalones lub też możesz wywoływać je z R. Ale R ma również kilka własnych pakietów (MCMCPack, BACCO), które mogą...