Co dzieje się, gdy nie masz pojęcia o rozkładzie parametrów? Jakie podejście powinniśmy zastosować? Przez większość czasu dążymy do podkreślenia, czy dana zmienna ma jakikolwiek wpływ na obecność / nieobecność określonego gatunku, a zmienna jest akceptowana lub nie, zgodnie ze znaczeniem zmiennej....
Próbuję zbudować model, w którym odpowiedź jest proporcjonalna (w rzeczywistości jest to liczba głosów, jaką partia zdobywa w okręgach wyborczych). Jego rozkład nie jest normalny, więc postanowiłem modelować go z rozkładem beta. Mam też kilka predyktorów. Nie wiem jednak, jak napisać to w BŁĘDACH...
Właśnie (ponownie) czytałem Gelmana Dlaczego (zwykle) nie musimy się martwić wielokrotnymi porównaniami . W szczególności sekcja „Wiele wyników i inne wyzwania” wspomina o zastosowaniu modelu hierarchicznego w sytuacjach, gdy istnieje wiele powiązanych środków od tej samej osoby / jednostki w...
Postaram się opisać problem tak ogólnie, jak to możliwe. Modeluję obserwacje jako rozkład kategoryczny z parametrem wektor prawdopodobieństwa theta. Następnie zakładam, że wektor parametrów theta podąża za rozkładem Dirichleta z parametrami α1,α2,…,αkα1,α2,…,αk\alpha_1,\alpha_2,\ldots,\alpha_k...
Dla problemu bayesowskiej regresji logistycznej stworzyłem rozkład predykcyjny boczny. Próbuję z rozkładu predykcyjnego i otrzymuję tysiące próbek (0,1) dla każdej mojej obserwacji. Wizualizacja dobroci dopasowania jest mniej niż interesująca, na przykład: Ten wykres pokazuje 10 000 próbek +...
Próbuję dopasować model czasu dyskretnego do R, ale nie jestem pewien, jak to zrobić. Czytałem, że możesz zorganizować zmienną zależną w różnych wierszach, po jednym dla każdej obserwacji czasu, i użyć glmfunkcji z łączem logit lub cloglog. W tym sensie, mam trzy kolumny: ID, Event(1 lub 0, w...
wydaje się to bardzo naiwnym pytaniem, ale trudno mi znaleźć odpowiedź. Mam jeden zestaw 30 wartości. Niezależnie uzyskałem 31. wartość. Hipoteza zerowa jest taka, że 31. wartość jest częścią tego samego rozkładu. Alternatywą jest to, że jest inaczej. Chcę pewnego rodzaju wartości p lub miary...
Podręcznik najpierw generuje dane 2-klasowe poprzez: co daje: a następnie pyta: Próbuję rozwiązać ten problem, najpierw modelując to za pomocą tego modelu graficznego: gdzie ccc jest etykieta, h(1≤h≤10)h(1≤h≤10)h\,(1\le h \le 10) jest indeksem wybranej średniej mchmhcm_h^c, i xxxjest...
W R„uprzedniej wadze” możemy glmregresję za pomocą parametru wag . Na przykład: glm.D93 <- glm(counts ~ outcome + treatment, family = poisson(), weights=w) Jak można tego dokonać w modelu JAGSlub BUGS? Znalazłem jakiś artykuł na ten temat, ale żaden z nich nie stanowi przykładu. Interesują...
Mamy N próbek, , z jednolitego rozkładu [0, \ theta], gdzie \ theta jest nieznany. Oszacuj \ theta na podstawie danych.XiXiX_i[0,θ][0,θ][0,\theta]θθ\thetaθθ\theta Tak więc zasada Bayesa ... f(θ|Xi)=f(Xi|θ)f(θ)f(Xi)f(θ|Xi)=f(Xi|θ)f(θ)f(Xi)f(\theta | {X_i}) =
Konfiguracja problemu Jednym z pierwszych problemów z zabawkami, do których chciałem zastosować PyMC, jest grupowanie nieparametryczne: biorąc pod uwagę pewne dane, zamodeluj je jako mieszaninę Gaussa i poznaj liczbę skupień oraz średnią i kowariancję każdego skupienia. Większość tego, co wiem o...
Czy istnieje dokładna definicja słabo informacyjnego przeora? Czym różni się od subiektywnego przeora z szerokim
Podczas studiowania doboru kowariancji przeczytałem kiedyś następujący przykład. W odniesieniu do następującego modelu: Macierz kowariancji i odwrotna macierz kowariancji podano w następujący sposób: I nie rozumiem, dlaczego niezależności i decyduje odwrotnym kowariancji tutaj?yxxxyyy Jaka...
W modelu mieszanym zakładamy, że efekty losowe (parametry) są zmiennymi losowymi, które mają rozkład normalny. Wygląda bardzo podobnie do metody bayesowskiej, w której zakłada się, że wszystkie parametry są losowe. Czy zatem model efektu losowego jest rodzajem specjalnego przypadku metody...
Jestem stosunkowo nowy w statystyce bayesowskiej i ostatnio korzystam z JAGS do tworzenia hierarchicznych modeli bayesowskich na różnych zestawach danych. Chociaż jestem bardzo zadowolony z wyników (w porównaniu ze standardowymi modelami glm), muszę wyjaśnić niestatystom, czym różni się od...
Powiedz, że mam następujący model: Poisson(λ)∼{λ1λ2if t<τif t≥τPoisson(λ)∼{λ1if t<τλ2if t≥τ\text{Poisson}(\lambda) \sim \begin{cases} \lambda_1 & \text{if } t \lt \tau \\ \lambda_2 & \text{if } t \geq \tau \end{cases} I wywnioskowałem, że tylne dla λ1λ1\lambda_1 i pokazano poniżej z...
Próbuję robić A / B testowania Bayesa sposób, jak w probabilistyczny Programowanie dla hakerów i Bayesa testów A / B . Oba artykuły zakładają, że decydent decyduje, który z wariantów jest lepszy, wyłącznie na podstawie prawdopodobieństwa pewnego kryterium, np. , dlatego A jest lepsze....
Problem Chcę dopasować parametry modelu prostej populacji mieszanki 2-Gaussa. Biorąc pod uwagę cały szum wokół metod bayesowskich, chcę zrozumieć, czy w przypadku tego problemu wnioskowanie bayesowskie jest lepszym narzędziem niż tradycyjne metody dopasowywania. Do tej pory MCMC radzi sobie...
Zarówno bayesglm()(w pakiecie ramienia R), jak i różne funkcje w pakiecie MCMCpack mają na celu dokonanie estymacji bayesowskiej uogólnionych modeli liniowych, ale nie jestem pewien, czy obliczają to samo. Funkcje MCMCpack wykorzystują łańcuch Markova Monte Carlo, aby uzyskać (zależną) próbkę ze...
Korzystam z formuły z testu ab Bayesian , aby obliczyć wyniki testu AB z wykorzystaniem metody Bayesa. Pr(pB>pA)=∑i=0αB−1B(αA+i,βB+βA)(βB+i)B(1+i,βB)B(αA,βA)Pr(pB>pA)=∑i=0αB−1B(αA+i,βB+βA)(βB+i)B(1+i,βB)B(αA,βA) \Pr(p_B > p_A) = \sum^{\alpha_B-1}_{i=0}...