Jestem zdezorientowany, jak ocenić tylny rozkład predykcyjny dla regresji liniowej Bayesa, pomijając podstawowy przypadek opisany tutaj na stronie 3, i skopiowałem poniżej. p(y~∣y)=∫p(y~∣β,σ2)p(β,σ2∣y)p(y~∣y)=∫p(y~∣β,σ2)p(β,σ2∣y) p(\tilde y \mid y) = \int p(\tilde y \mid \beta, \sigma^2) p(\beta,...
Załóżmy, że próbuję ponownie sparametryzować funkcję prawdopodobieństwa rozkładającą się wykładniczo. Jeśli moją pierwotną funkcją wiarygodności jest: p ( y∣ θ ) = θ e- θ yp(y∣θ)=θe−θy p(y \mid \theta) = \theta e^{-\theta y} i chciałbym ponownie sparametryzować za pomocą , ponieważθnie jest...
Wykonując bayesowską regresję liniową, należy przypisać pierwszeństwo dla nachylenia zazaa i przecięcia bbb . Ponieważ jest parametrem lokalizacji, sensowne jest przypisanie uprzedniego munduru; Wydaje mi się jednak, że jest zbliżone do parametru skali i wydaje się nienaturalne przypisywanie...
Obecnie używam bayesowskiego podejścia do oszacowania parametrów modelu składającego się z kilku ODE. Ponieważ mam 15 parametrów do oszacowania, moja przestrzeń próbkowania jest 15-wymiarowa, a moje poszukiwane rozmieszczenie z tyłu wydaje się mieć wiele lokalnych maksimów, które są bardzo...
Lub jakie warunki to gwarantują? Zasadniczo (i nie tylko modele normalne i dwumianowe) przypuszczam, że głównym powodem złamania tego twierdzenia jest niespójność między modelem próbkowania a wcześniejszym, ale co jeszcze? Zaczynam od tego tematu, więc naprawdę doceniam proste...
Jeśli użyję wcześniej Jeffreysa dla dwumianowego parametru prawdopodobieństwa oznacza to użycie rozkładu .θθ\thetaθ∼beta(1/2,1/2)θ∼beta(1/2,1/2)\theta \sim beta(1/2,1/2) Jeśli przekształcę się w nowy układ odniesienia wówczas wyraźnie nie będzie również dystrybuowane jako rozkład .ϕ=θ2ϕ=θ2\phi =...
Mam zestaw danych z trzema zmiennymi, gdzie wszystkie zmienne są liczbowe. Nazwijmy to , i . Dopasowuję model regresji z perspektywy Bayesa za pomocą MCMCyyyx1x1x_1x2x2x_2rjags Zrobiłem analizę eksploracyjną, a wykres rozrzutu sugeruje, że należy użyć wyrażenia kwadratowego. Następnie zamontowałem...
Zastanawiam się, jaka jest różnica między tymi dwoma rodzajami priorytetów:
Kiedy zacząłem czytać o filtrze Kalmana, pomyślałem, że jest to specjalny przypadek modelu ARIMA (a mianowicie ARIMA (0,1,1)). Ale tak naprawdę wydaje się, że sytuacja jest bardziej skomplikowana. Przede wszystkim ARIMA może być używana do przewidywania, a filtr Kalmana służy do filtrowania. Ale...
W artykule zatytułowanym Głębokie uczenie się i zasada wąskiego gardła informacji autorzy stwierdzają w sekcji II A), co następuje: Pojedyncze neurony klasyfikują tylko liniowo separowalne dane wejściowe, ponieważ mogą implementować tylko hiperpłaszczyzny w swojej przestrzeni wejściowej...
Zastanawiam się, czy prawdopodobieństwa warunkowe są unikalne dla bayesianizmu, czy też są bardziej ogólną koncepcją podzielaną przez kilka szkół myślenia wśród statystów / osób prawdopodobieństwa. Zakładam, że tak jest, ponieważ zakładam, że nikt nie może jest w pewnym sensie logiczne, więc...
Chciałbym znaleźć kilka „prawdziwych przykładów” do nauczania statystyki bayesowskiej. Statystyka bayesowska pozwala formalnie włączyć wcześniejszą wiedzę do analizy. Chciałbym podać uczniom proste przykłady badaczy z prawdziwego świata, którzy uwzględniają wcześniejszą wiedzę w swoich analizach,...
Standardowe nauczanie mówi, że czułość i swoistość są właściwościami testu i są niezależne od rozpowszechnienia. Ale czy to nie tylko założenie? Zasady Harrisona dotyczące medycyny wewnętrznej, 19 edycja, mówią Od dawna twierdzono, że czułość i swoistość są parametrami dokładności testu...
Natknąłem się na te slajdy (slajd 16 i 17) na jednym z kursów online. Instruktor próbował wyjaśnić, w jaki sposób Maximum Posterior Estimate (MAP) jest faktycznie rozwiązaniem , gdzie \ theta ^ {*} to prawdziwy parametr.L(θ)=I[θ≠θ∗]L(θ)=I[θ≠θ∗]L(\theta) = \mathcal{I}[\theta \ne...
Modeluję rozproszenie roślin przy użyciu uogólnionego rozkładu normalnego ( wpis na Wikipedii ), który ma funkcję gęstości prawdopodobieństwa: b2aΓ(1/b)e−(da)bb2aΓ(1/b)e−(da)b \frac{b}{2a\Gamma(1/b)} e^{-(\frac{d}{a})^b} gdzie jest przebytą odległością, jest parametrem skali, a jest parametrem...
Proces Dirichleta i Proces Gaussa są często nazywane „rozkładami na funkcje” lub „rozkładami na rozkłady”. W takim przypadku, czy mogę sensownie mówić o gęstości funkcji u lekarza ogólnego? Czy proces Gaussa lub proces Dirichleta mają jakieś pojęcie o gęstości prawdopodobieństwa? Jeśli tak nie...
Zamknięte . To pytanie jest oparte na opiniach . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby można było na nie odpowiedzieć faktami i cytatami, edytując ten post . Zamknięte w zeszłym roku . Przeglądając...
Muszę zaktualizować wskaźnik awaryjności (podany jako deterministyczny) w oparciu o nowy wskaźnik awaryjności w tym samym systemie (jest on również deterministyczny). Czytałem o sprzężonych priorsach i rozkładzie gamma jako sprzężonych z procesem Poissona. Mogę również zrównać średnią wartość...
Mój zestaw danych obejmuje zarówno całkowitą śmiertelność, jak i przeżycie organizmu w trzech typach miejsc: przybrzeżnym, śródokanałowym i przybrzeżnym. Liczby w poniższej tabeli reprezentują liczbę witryn. 100% Mortality 100% Survival Inshore 30 31 Midchannel 10 20 Offshore 1 10 Chciałbym...
Dlaczego wymienność zmiennych losowych jest niezbędna w hierarchicznym modelowaniu