Rozważam dużą (ale skończoną) przestrzeń modeli o różnym stopniu złożoności, które eksploruję za pomocą RJMCMC . Wstęp na wektorze parametrów dla każdego modelu jest dość pouczający. W jakich przypadkach (jeśli w ogóle) powinienem się martwić paradoksem Jeffreysa-Lindleya faworyzującym prostsze...
Na swojej stronie wiki twórcy Stana stwierdzają: Niektóre zasady, których nie lubimy: niezmienność, Jeffreys, entropia Zamiast tego widzę wiele normalnych zaleceń dotyczących dystrybucji. Do tej pory korzystałem z metod bayesowskich, które nie polegały na próbkowaniu, i byłem zadowolony, że...
Czy oprócz użyteczności jest jakieś uzasadnienie epistemiczne (matematyczne, filozoficzne, heurystyczne itp.) Dla używania sprzężonych priorów? A może jest to po prostu tyle, że zwykle jest to wystarczająco dobre przybliżenie i sprawia, że jest o wiele
Czytam wcześniejsze rozkłady i wcześniej obliczyłem Jeffreysa dla próbki normalnie rozmieszczonych zmiennych losowych o nieznanej średniej i nieznanej wariancji. Zgodnie z moimi obliczeniami, dla Jeffreysa przedtem obowiązuje: Tutaj matrycą informacji Fishera.jap ( μ , σ2)) = de t ( I)-----√= de t...
To znaczy, aby wykonać sekwencyjną analizę (nie wiadomo z góry dokładnie, ile danych zostanie zgromadzonych) metodami częstych wymaga szczególnej uwagi; nie można po prostu zbierać danych, dopóki wartość p nie stanie się wystarczająco mała lub przedział ufności nie będzie wystarczająco krótki. Ale...
Jestem początkującym do statystyki (tylko jeden kurs college'u), ale mam doświadczenie w programowaniu. Właśnie zacząłem bawić się biblioteką klasyfikatora Bayesa dla Ruby i szukam pomysłów na rzeczy do analizy. W tej chwili mam do czynienia z kategoryzacją Tweet, ale czy masz jakieś...
mgcvOpakowanie Rposiada dwie funkcje montowania interakcji produktów napinacz: te()i ti(). Rozumiem podstawowy podział pracy między nimi (dopasowanie interakcji nieliniowej vs. rozkładanie tej interakcji na główne efekty i interakcję). To, czego nie rozumiem, to dlaczego te(x1, x2)i ti(x1) + ti(x2)...
Szukam bayesowskiego odpowiednika dwupróbkowego testu t z nierównymi wariancjami (test Welcha). Szukam również testu na wielu odmianach, takiego jak statystyka T Hotellinga. Docenione referencje. W przypadku wielowymiarowym załóżmy, że mamy i , gdzie (odpowiednio ) jest skrótem do średniej próbki,...
W tym przypadku „ciężar dowodów” (WOE) jest powszechnym terminem w opublikowanej literaturze naukowej i politycznej, najczęściej postrzeganym w kontekście oceny ryzyka, definiowanym przez: w(e:h)=logp(e|h)p(e|h¯¯¯)w(e:h)=logp(e|h)p(e|h¯)w(e : h) = \log\frac{p(e|h)}{p(e|\overline{h})} gdzie jest...
Szukam artykułów lub książek z praktycznymi i teoretycznymi przykładami na temat podstawowej MCMC dla statystyki bayesowskiej (z R). Nigdy nie studiowałem symulacji i dlatego szukam „podstawowych” informacji. Czy możesz dać mi jakieś rekomendacje lub
Czy jest jakaś znana interpretacja krzyżowa walidacji według Bayesa, ML lub MDL? Czy mogę zinterpretować weryfikację krzyżową jako wykonanie właściwej aktualizacji na specjalnie spreparowanym
Wydaje się, że pełne warunki warunkowe są często dość trudne do uzyskania, ale programy takie jak JAGS i BŁĘDY wyprowadzają je automatycznie. Czy ktoś może wyjaśnić, w jaki sposób algorytmicznie generuje pełne warunki warunkowe dla dowolnej specyfikacji
Zastanawiam się, czy przedział przewidywania i przedział wiarygodności oceniają to samo. Na przykład przy regresji liniowej, gdy szacujesz przedział predykcji dopasowanych wartości, limity przedziału, w którym spodziewana jest spadek wartości. W przeciwieństwie do przedziału ufności, nie skupiasz...
W hierarchicznym modelu danych którym wydaje się typowe w praktyce, aby wybierać wartości ( takie, że średnia i wariancja rozkładu gamma w przybliżeniu odpowiadają średniej i wariancji danych (np. Clayton i Kaldor, 1987 „Empirical Bayes Estimates of Standaryzated Age Relative Risks for Disease...
W artykule na Wikipedii o wygładzaniu Laplace'a (lub wygładzaniu addytywnym) mówi się, że z bayesowskiego punktu widzenia odpowiada to oczekiwanej wartości rozkładu tylnego przy użyciu symetrycznego rozkładu Dirichleta z parametrem jako wcześniejszym.αα\alpha Zastanawiam się, jak to w...
Wygląda na to, że rozkład dwumianowy jest bardzo podobny w formie do rozkładu beta i że mogę ponownie sparametryzować stałe w obu plikach pdf, aby wyglądały tak samo. Dlaczego więc potrzebujemy dystrybucji wersji beta? Czy to ma konkretny cel?
Czytam slajdy Stevena Scotta o pakiecie BSTS R. (Znajdziesz je tutaj: slajdy ). W pewnym momencie, mówiąc o włączeniu wielu regresorów do strukturalnego modelu szeregów czasowych, wprowadza on priory wartości szczytowej współczynnika regresji i mówi, że są one lepsze w porównaniu z metodami...
To pytanie społecznościowe dotyczące przepełnienia matematyki zawierało „przykłady złych argumentów, które dotyczą zastosowania twierdzeń matematycznych w kontekstach niematematycznych”, i stworzyło fascynującą listę patologicznie stosowanej matematyki. Zastanawiam się nad podobnymi przykładami...
Załóżmy, że masz zmienną objaśniającą gdzie oznacza daną współrzędną. Masz również zmienną odpowiedzi . Teraz możemy połączyć obie zmienne jako:X=(X(s1),…,X(sn))X=(X(s1),…,X(sn)){\bf{X}} = \left(X(s_{1}),\ldots,X(s_{n})\right)sssY=(Y(s1),…,Y(sn))Y=(Y(s1),…,Y(sn)){\bf{Y}} =...
Badania zdarzeń są szeroko rozpowszechnione w ekonomii i finansach w celu ustalenia wpływu zdarzenia na cenę akcji, ale prawie zawsze opierają się na częstych wnioskach. Regresja OLS - w okresie referencyjnym innym niż okno zdarzenia - jest zwykle stosowana do określenia parametrów wymaganych do...