Słyszałem, że regresję grzbietu można wyprowadzić jako średnią rozkładu z tyłu, jeśli uprzednio zostanie odpowiednio wybrany. Czy intuicja, że ograniczenia określone przez współczynniki regresji przez wcześniejsze (np. Standardowe rozkłady normalne około 0) są identyczne / zastępuje karę...
Właśnie zacząłem uczyć się używać Stana i rstan. Chyba że zawsze byłem zdezorientowany, jak działały JAGS / BŁĘDY, myślałem, że zawsze musisz zdefiniować jakiś wcześniejszy rozkład dla każdego parametru w modelu, z którego chcesz czerpać. Wygląda na to, że nie musisz tego robić w Stanie na...
Obecnie czytam o Bayesian Methods in Computation Molecular Evolution autorstwa Yang. W rozdziale 5.2 mówi o priory, a konkretnie nieinformacyjne / płaskie / niejasne / rozproszone, sprzężone i hiper-priory. Może to wymagać uproszczenia, ale czy ktoś mógłby wyjaśnić po prostu różnicę między tego...
Testy permutacyjne (zwane również testem randomizacji, testem ponownej randomizacji lub testem dokładnym) są bardzo przydatne i przydają się, gdy t-testnie jest spełnione założenie o rozkładzie normalnym wymagane na przykład i gdy transformacja wartości przez ranking test nieparametryczny,...
Tak więc w (nienadzorowanym) modelowaniu tekstu Latent Dirichlet Allocation (LDA) to bayesowska wersja probabilistycznej latentnej analizy semantycznej (PLSA). Zasadniczo LDA = PLSA + Dirichlet przed jego parametrami. Rozumiem, że LDA jest teraz algorytmem referencyjnym i jest zaimplementowany w...
W niektórych przypadkach wcześniejszy Jeffreys dla pełnego modelu wielowymiarowego jest ogólnie uważany za nieodpowiedni, tak jest na przykład w przypadku: (gdzie , przy nieznanych i ), gdzie preferowany jest następujący przeor (do pełnego Jeffreys ): gdzie to wcześniejszy Jeffreys uzyskany...
Jak przejść do przekształcania częstego wyniku w przeora bayesowskiego? Rozważmy następujący dość ogólny scenariusz: w przeszłości przeprowadzono eksperyment i zmierzono wynik na pewnym parametrze . Analizy dokonano przy użyciu metodologii częstokrzyskiej. Przedział ufności dla ϕ podano w...
Czy istnieje wcześniejszy koniugat dla rozkładu Laplace'a ? Jeśli nie, to czy istnieje znane wyrażenie w formie zamkniętej, które aproksymuje tylne parametry rozkładu Laplace'a? Przeszukiwałem całkiem sporo bez powodzenia, więc moje obecne pytanie brzmi „nie” w powyższych pytaniach...
Zadano mi to pytanie z w wywiadzie. Czy istnieje „poprawna” odpowiedź?(n,k)=(400,220)(n,k)=(400,220)(n, k) = (400, 220) Załóżmy, że rzuty są identyczne, a prawdopodobieństwo głów wynosi p=0.5p=0.5p=0.5 . Rozkład liczby głów w 400 rzutach powinien następnie być zbliżony do normalnego (200, 10 ^ 2),...
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
Dlaczego w ogóle mają nieinformacyjne priory? Nie podają informacji o . Po co więc z nich korzystać? Dlaczego nie tylko korzystać z informacyjnych priorów? Załóżmy na przykład θ ∈ [ 0 , 1 ] . Czy zatem θ ∼ U ( 0 , 1 ) nie ma charakteru informacyjnego przed θ ?θθ\thetaθ ∈ [ 0 , 1 ]θ∈[0,1] \theta \in...
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...
Czytam rozdział 13 „Przygody w kowariancji” w ( znakomitej ) książce „ Rethinking statystyczny” Richarda McElreath, w której przedstawia on następujący model hierarchiczny: ( Rjest macierzą korelacji) Autor wyjaśnia, że LKJcorrjest to słabo pouczający uprzedni, który działa jako uprzedni...
Podczas wnioskowania o macierzy dokładności ΛΛ\boldsymbol{\Lambda} rozkładu normalnego używanego do generowania NNN wektorów D-wymiarowych x1,..,xNx1,..,xN\mathbf{x_1},..,\mathbf{x_N} xi∼N(μ,Λ−1)xi∼N(μ,Λ−1)\begin{align} \mathbf{x_i} &\sim \mathcal{N}(\boldsymbol{\mu, \Lambda^{-1}}) \\ \end{align}...
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...
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...
Natrafiłem na to zdjęcie w blogu tutaj . Byłem rozczarowany, że czytanie oświadczenia nie wywołało u mnie takiego samego wyrazu twarzy, jak u tego faceta. Co zatem oznacza stwierdzenie, że hipoteza zerowa jest tym, w jaki sposób częstokształtni wyrażają nieinformacyjny przeor? Czy to naprawdę...
Poniżej znajduje się fragment wprowadzenia Bolstad do statystyki bayesowskiej . Dla wszystkich tych ekspertów może to być trywialne, ale nie rozumiem, w jaki sposób autor stwierdza, że nie musimy wykonywać żadnej integracji, aby obliczyć prawdopodobieństwo późniejsze dla pewnej wartości ....
Próbuję uzyskać wcześniejszy Jeffreys dla ujemnego rozkładu dwumianowego. Nie widzę, gdzie się mylę, więc jeśli ktoś mógłby pomóc to wskazać, byłoby to mile widziane. Okej, więc sytuacja jest następująca: mam porównać wcześniejsze rozkłady uzyskane za pomocą dwumianu i ujemnego dwumianu, gdzie (w...
Kiedy dowiedziałem się o wcześniejszym Jeffreysu w mojej klasie wnioskowania statystycznego, moi profesorowie brzmieli tak, jakby był interesujący głównie ze względów historycznych, a nie dlatego, że ktokolwiek mógłby z niego skorzystać. Potem, kiedy wziąłem analizę danych bayesowskich, nigdy nie...