Obecnie uczę się hierarchicznych modeli bayesowskich przy użyciu JAGS z R, a także pymc przy użyciu Pythona ( „Bayesian Methods for Hackers” ). Mogę uzyskać intuicję z tego postu : „skończysz ze stosem liczb, które wyglądają” tak, jakby „udało ci się w jakiś sposób pobrać niezależne próbki ze...
Problem Chciałbym wyciągnąć wnioski na temat systemu analogicznego do śmierci z nieznaną liczbą stron. Kostka jest walcowana kilka razy, po czym chciałbym wywnioskować rozkład prawdopodobieństwa dla parametru odpowiadającego liczbie boków matrycy, θ. Intuicja Jeśli po 40 rzutach zaobserwowałeś...
Chociaż lubię myśleć, że dobrze rozumiem pojęcie wcześniejszych informacji w bayesowskiej analizie statystycznej i podejmowaniu decyzji, często mam problem z otuleniem się o jej zastosowanie. Mam na myśli kilka sytuacji, które są przykładami moich zmagań i uważam, że nie zostały one właściwie...
Pytanie oparte jest na pracy zatytułowanej: Rekonstrukcja obrazu w rozproszonej tomografii optycznej z wykorzystaniem sprzężonego radiacyjnego modelu transportowo-dyfuzyjnego Link do pobrania Autorzy stosują algorytm EM z rzadkości nieznanego wektora celu oszacowania pikseli obrazu. Model...
Rozważmy kwadratową stratę , z podanym wcześniej gdzie . Niech prawdopodobieństwo. Znajdź estymator Bayesa .L(θ,δ)=(θ−δ)2L(θ,δ)=(θ−δ)2L(\theta,\delta)=(\theta-\delta)^2π(θ)π(θ)\pi(\theta)π(θ)∼U(0,1/2)π(θ)∼U(0,1/2)\pi(\theta)\sim
Obecnie patrzę na artykuł z modelu efektów losowych procesu Dirichleta, a jego specyfikacja jest następująca: gdzie jest parametrem skali a jest miarą podstawową. W dalszej części artykułu sugeruje, że zintegrujemy funkcję nad miarą podstawową taką jak Czy podstawową miarą w procesie Dirichleta...
Zamknięte . To pytanie wymaga szczegółów lub jasności . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Dodaj szczegóły i wyjaśnij problem, edytując ten post . Zamknięte 3 lata temu . Z tego, co przeczytałem i od odpowiedzi na inne...
Czytam internetowy dokument wykrywający punkt wymiany w Bayesian przez Adamsa i MacKaya ( link ). Autorzy zaczynają od napisania krańcowego rozkładu predykcyjnego: gdzieP(xt+1|x1:t)=∑rtP(xt+1|rt,x(r)t)P(rt|x1:t)(1)P(xt+1|x1:t)=∑rtP(xt+1|rt,xt(r))P(rt|x1:t)(1) P(x_{t+1} | \textbf{x}_{1:t}) =...
Bayesowscy statystycy twierdzą, że „statystyki bayesowskie mogą oszacować parametry, które są bardzo trudne do oszacowania za pomocą metod częstych”. Czy następujący cytat zaczerpnięty z tej dokumentacji SAS mówi to samo? Zapewnia wnioski, które są uzależnione od danych i są dokładne, bez...
Próbuję zaimplementować model mieszanki Gaussa z stochastycznym wnioskiem wariacyjnym, zgodnie z tym artykułem . To jest pgm mieszanki Gaussa. Według artykułu, pełny algorytm stochastycznego wnioskowania wariacyjnego to: I nadal jestem bardzo zdezorientowany co do metody skalowania go do...
Czytam ten przedruk i mam trudności z wyprowadzeniem równań dla regresji procesu Gaussa. Używają ustawień i notacji Rasmussen i Williams . Tak więc hałas addytywny, zerowy, stacjonarny i normalnie rozłożony z wariancjąσ2noiseσnoise2\sigma^2_{noise} zakłada
Przykłady: w opisie stanowiska mam zdanie: „Starszy inżynier Java w Wielkiej Brytanii”. Chcę użyć modelu głębokiego uczenia się, aby przewidzieć go jako 2 kategorie: English i IT jobs. Jeśli użyję tradycyjnego modelu klasyfikacji, może on przewidzieć tylko 1 etykietę z softmaxfunkcją na ostatniej...
Pytanie: Jednym z powszechnych nieporozumień dla wartości p jest to, że reprezentują one prawdopodobieństwo prawdziwości hipotezy zerowej. Wiem, że to nieprawda i wiem, że wartości p reprezentują jedynie prawdopodobieństwo znalezienia próbki tak ekstremalnej jak ta, biorąc pod uwagę, że hipoteza...
Rozważ poniższy wykres, w którym symulowałem dane, w następujący sposób. Patrzymy na wynik binarny dla którego prawdziwe prawdopodobieństwo bycia 1 wskazuje czarna linia. Zależność funkcjonalna między współzmienną i jest wielomianem trzeciego rzędu z łączem logistycznym (więc jest nieliniowa w...
Casella i Berger podają właściwość niezmienniczości estymatora ML w następujący sposób: Wydaje mi się jednak, że określają „prawdopodobieństwo” ηη\eta w całkowicie doraźny i bezsensowny sposób: Jeśli zastosuję podstawowe zasady teorii prawdopodobieństwa do prostego przypadku, gdzieś...
Niedawno obejrzałem tę rozmowę Erica J. Ma i sprawdziłem jego wpis na blogu , w którym cytuje Radforda Neala, że modele bayesowskie nie pasują (ale mogą się przewyższać ), a podczas ich używania nie potrzebujemy zestawów testowych do ich weryfikacji (dla wydaje mi się, że cytaty mówią raczej o...
Najprostsza definicja wystarczającej statystyki w perspektywie częstokrzyskiej znajduje się tutaj w Wikipedii . Ostatnio natknąłem się jednak na książkę bayesowską z definicją . W linku stwierdzono, że oba są równoważne, ale nie rozumiem, jak to zrobić. Również na tej samej stronie w sekcji „Inne...
To może być trochę filozoficzne pytanie, ale zaczynamy: W teorii decyzji ryzyko estymatora Bayesa dla jest określone w odniesieniu do wcześniejszego rozkładu \ pi na \ Theta .θ^( x )θ^(x)\hat\theta(x)θ ∈ Θθ∈Θ\theta\in\Thetaππ\piΘΘ\Theta Z jednej strony, aby prawda wygenerowała dane (tj....
Rozważmy Bayesa posterior . Asymptotycznie, jego maksimum występuje przy oszacowaniu MLE , co tylko maksymalizuje prawdopodobieństwo .θ ∣ Xθ∣X\theta\mid Xθ^θ^\hat \thetaargminθfaθ( X)argminθfθ(X)\operatorname{argmin}_\theta\, f_\theta(X) Wszystkie te koncepcje - priory bayesowskie, maksymalizujące...
Pracuję nad problemem wnioskowania o dużych wymiarach (około 2000 parametrów modelu), dla którego jesteśmy w stanie solidnie przeprowadzić oszacowanie MAP poprzez znalezienie globalnego maksimum log-tylnego przy użyciu kombinacji optymalizacji opartej na gradiencie i algorytmu genetycznego. Bardzo...