Pytania oznaczone «bayesian»

13
Twierdzenie Bayesa z wieloma warunkami

Nie rozumiem, jak wyprowadzono to równanie. P(I|M1∩M2)≤P(I)P(I′)⋅P(M1|I)P(M2|I)P(M1|I′)P(M2|I′)P(I|M1∩M2)≤P(I)P(I′)⋅P(M1|I)P(M2|I)P(M1|I′)P(M2|I′)P(I|M_{1}\cap M_{2}) \leq \frac{P(I)}{P(I')}\cdot \frac{P(M_{1}|I)P(M_{2}|I)}{P(M_{1}|I')P(M_{2}|I')} To równanie pochodzi z pracy „Trial by...

bayesian conditional-probability bayes
13
Parametry a zmienne ukryte

Pytałem o to wcześniej i naprawdę miałem problemy z określeniem, co czyni parametr modelu, a co czyni go zmienną ukrytą. Więc patrząc na różne wątki na ten temat na tej stronie, głównym rozróżnieniem wydaje się być: Zmienne utajone nie są obserwowane, ale mają z nimi powiązany rozkład...

bayesian modeling random-variable latent-variable
13
Zrozumienie MCMC: jaka byłaby alternatywa?

Nauka statystyk bayesowskich po raz pierwszy; zastanawiając się nad kątem MCMC, zastanawiałem się: czy robi coś, czego zasadniczo nie da się zrobić inaczej, czy też robi coś znacznie wydajniejszego niż alternatywy? Dla ilustracji załóżmy, że próbujemy obliczyć prawdopodobieństwo naszych...

bayesian mcmc
12
hierarchiczne modele bayesowskie a empiryczne bayesowskie

Czy uważasz, że HBM vs EB to dwie alternatywy, w których hiperparametry są „w grze” próbkowania / szacowania / itp.? Istnieje wyraźny związek między tymi dwoma. Czy uważasz, że HBM jest bardziej „w pełni bayesowski” niż EB? Czy jest miejsce, w którym mogę zobaczyć, jakie są różnice między byciem...

bayesian empirical-bayes
12
Dlaczego twierdzenie Thomasa Bayesa było tak trudne?

To jest raczej pytanie o historię nauki, ale mam nadzieję, że jest to temat na ten temat. Czytałem, że Thomasowi Bayesowi udało się odkryć twierdzenie Bayesa dotyczące szczególnego przypadku przeora mundurowego, a nawet wtedy najwyraźniej miał z tym problem. Biorąc pod uwagę, jak banalne jest...

bayesian bayes history
12
Dokładny test Fishera i rozkład hipergeometryczny

Chciałem lepiej zrozumieć dokładny test Fishera, więc wymyśliłem następujący przykład zabawki, w którym f i m odpowiada płci męskiej i żeńskiej, a n i y odpowiada takiemu „zużyciu sody”: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Oczywiście jest to drastyczne uproszczenie, ale nie chciałem, aby...

fishers-exact hypergeometric clustering supervised-learning modeling econometrics r regression residuals heteroscedasticity independence distributions self-study matlab libsvm self-study conditional-probability conditional-expectation hypothesis-testing self-study multiple-comparisons mode statistical-significance chi-squared multiple-comparisons maximum-likelihood poisson-process optimization uncertainty genetic-algorithms bayesian model-selection overfitting maximum-likelihood optimization approximation r prediction model-evaluation r machine-learning survival neural-networks cox-model machine-learning bayesian bayesian-network hierarchical-bayesian pooling
12
Kwadratowa ocena inteligencji i określenie zwycięzcy

Istnieje podcast NPR o nazwie Intelligence Squared. Każdy odcinek jest transmisją debaty na żywo na temat kontrowersyjnego stwierdzenia, takiego jak „Druga poprawka nie ma już znaczenia” lub „Akcja afirmatywna na kampusach uniwersyteckich wyrządza więcej szkody niż pożytku”. Debata czterech...

bayesian rating
12
Jak wykonać przypisanie wartości w bardzo dużej liczbie punktów danych?

Mam bardzo duży zestaw danych i brakuje około 5% wartości losowych. Te zmienne są ze sobą skorelowane. Poniższy przykładowy zestaw danych R jest tylko zabawkowym przykładem z fałszywymi skorelowanymi danymi. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace =...

r random-forest missing-data data-imputation multiple-imputation large-data definition moving-window self-study categorical-data econometrics standard-error regression-coefficients normal-distribution pdf lognormal regression python scikit-learn interpolation r self-study poisson-distribution chi-squared matlab matrix r modeling multinomial mlogit choice monte-carlo indicator-function r aic garch likelihood r regression repeated-measures simulation multilevel-analysis chi-squared expected-value multinomial yates-correction classification regression self-study repeated-measures references residuals confidence-interval bootstrap normality-assumption resampling entropy cauchy clustering k-means r clustering categorical-data continuous-data r hypothesis-testing nonparametric probability bayesian pdf distributions exponential repeated-measures random-effects-model non-independent regression error regression-to-the-mean correlation group-differences post-hoc neural-networks r time-series t-test p-value normalization probability moments mgf time-series model seasonality r anova generalized-linear-model proportion percentage nonparametric ranks weighted-regression variogram classification neural-networks fuzzy variance dimensionality-reduction confidence-interval proportion z-test r self-study pdf