Thống kê và dữ liệu lớn bayesian

2

Tại sao cần phải lấy mẫu từ phân phối sau nếu chúng ta BIẾT phân phối sau?

Tôi hiểu rằng khi sử dụng phương pháp Bayes để ước tính các giá trị tham số: Phân phối sau là sự kết hợp của phân phối trước và phân phối khả năng. Chúng tôi mô phỏng điều này bằng cách tạo một mẫu từ phân phối sau (ví dụ: …

19 bayesian inference simulation mcmc posterior

3

Xác suất sau có thể> 1?

Trong công thức của Bayes: P(x|a)=P(a|x)P(x)P(a)P(x|a)=P(a|x)P(x)P(a)P(x|a) = \frac{P(a|x) P(x)}{P(a)} xác suất sau vượt quá 1 không?P(x|a)P(x|a)P(x|a) Tôi nghĩ rằng có thể nếu ví dụ, giả sử rằng và và . Nhưng tôi không chắc về điều này, bởi vì điều đó có nghĩa gì với một xác suất lớn hơn …

18 probability bayesian conditional-probability

4

Động lực lý thuyết cho việc sử dụng khả năng đăng nhập so với khả năng

Tôi đang cố gắng để hiểu ở mức độ sâu hơn về tính phổ biến của khả năng đăng nhập (và có lẽ nói chung là xác suất log) trong thống kê và lý thuyết xác suất. Xác suất log xuất hiện ở mọi nơi: chúng tôi thường làm việc …

18 probability bayesian likelihood log-likelihood

5

Liệu thống kê Bayes có làm cho phân tích tổng hợp trở nên lỗi thời?

Tôi chỉ tự hỏi liệu thống kê Bayes sẽ được áp dụng từ nghiên cứu đầu tiên đến nghiên cứu cuối cùng nếu điều này làm cho một phân tích tổng hợp lỗi thời. Ví dụ: giả sử 20 nghiên cứu đã được thực hiện ở các mốc thời gian …

18 bayesian meta-analysis

4

Định lý Bayes có đúng với kỳ vọng không?

Có đúng là với hai biến ngẫu nhiên và ,BAAABBB E(A∣B)=E(B∣A)E(A)E(B)?E(A∣B)=E(B∣A)E(A)E(B)?E(A\mid B)=E(B\mid A)\frac{E(A)}{E(B)}?

18 bayesian mathematical-statistics

2

Vấn đề với các linh mục theo kinh nghiệm là gì?

Trong văn học, đôi khi tôi vấp phải nhận xét, rằng việc chọn các linh mục phụ thuộc vào chính dữ liệu (ví dụ Zellners g-trước) có thể bị chỉ trích từ quan điểm lý thuyết. Trường hợp chính xác là vấn đề nếu trước đó không được chọn độc …

18 bayesian prior hierarchical-bayesian

5

Một cuốn sách hay về triết lý đằng sau suy nghĩ Bayes là gì?

Một cuốn sách hay về triết học Bayes, những người theo chủ nghĩa tương phản chống lại những người theo chủ nghĩa khách quan, giải thích quan điểm về xác suất là trạng thái của kiến thức trong thống kê Bayes, v.v.? Có lẽ cuốn sách của Savage? Lúc đầu …

18 bayesian references philosophical

3

Tại sao thống kê Bayes không phổ biến hơn cho kiểm soát quá trình thống kê?

Sự hiểu biết của tôi về cuộc tranh luận Bayesian và thường xuyên là số liệu thống kê thường xuyên: là (hoặc tuyên bố là) khách quan hoặc ít nhất là không thiên vị vì vậy các nhà nghiên cứu khác nhau, sử dụng các giả định khác nhau vẫn …

18 bayesian quality-control

4

Làm thế nào khuôn khổ Bayes tốt hơn trong giải thích khi chúng ta thường sử dụng các linh mục không thông tin hoặc chủ quan?

Người ta thường lập luận rằng khung bayes có lợi thế lớn trong việc giải thích (so với người thường xuyên), vì nó tính xác suất của một tham số được cung cấp dữ liệu - thay vì như trong khuôn khổ thường xuyên. Càng xa càng tốt.p ( x …

18 bayesian interpretation prior likelihood posterior

2

Khi nào MCMC trở nên phổ biến?

Có ai biết khoảng năm nào MCMC trở nên phổ biến (nghĩa là một phương pháp phổ biến cho suy luận Bayes)? Một liên kết đến số lượng bài báo MCMC (tạp chí) được xuất bản theo thời gian sẽ đặc biệt hữu ích.

18 bayesian mcmc history

1

Đa biến sau bình thường

Đây là một câu hỏi rất đơn giản nhưng tôi không thể tìm thấy đạo hàm ở bất cứ đâu trên internet hoặc trong một cuốn sách. Tôi muốn thấy sự xuất phát của cách một người Bayes cập nhật phân phối bình thường đa biến. Ví dụ: tưởng tượng …

18 bayesian normal-distribution matrix posterior linear-algebra

1

Trong ví dụ 8 trường của Gelman, tại sao lỗi tiêu chuẩn của ước tính cá nhân được giả định đã biết?

Bối cảnh: Trong ví dụ 8 trường của Gelman (Phân tích dữ liệu Bayes, ấn bản thứ 3, Ch 5.5), có tám thí nghiệm song song ở 8 trường thử nghiệm hiệu quả của việc huấn luyện. Mỗi thí nghiệm mang lại một ước tính cho hiệu quả của huấn …

17 bayesian hierarchical-bayesian

2

LASSO và sườn núi từ quan điểm Bayes: còn thông số điều chỉnh thì sao?

Công cụ ước tính hồi quy hình phạt như LASSO và sườn núi được cho là tương ứng với công cụ ước tính Bayes với một số linh mục nhất định. Tôi đoán (vì tôi không biết đủ về thống kê Bayes) rằng đối với một tham số điều chỉnh …

17 bayesian lasso ridge-regression

1

Có một cách giải thích Bayes về hồi quy tuyến tính với chính quy hóa L1 và L2 đồng thời (còn gọi là lưới đàn hồi) không?

Người ta biết rằng hồi quy tuyến tính với hình phạt tương đương với việc tìm ước tính MAP được đưa ra một Gaussian trước các hệ số. Tương tự, sử dụng hình phạt tương đương với sử dụng phân phối Laplace như trước.l2tôi2l^2l1l1l^1 Không có gì lạ khi sử …

17 regression bayesian regularization prior elastic-net

2

Mối quan hệ đằng sau Jeffreys Priors và sự biến đổi ổn định phương sai là gì?

Tôi đã đọc về Jeffreys trước trên wikipedia: Jeffreys Prior và thấy rằng sau mỗi ví dụ, nó mô tả cách biến đổi ổn định phương sai biến Jeffreys trước thành đồng phục trước. Ví dụ, đối với trường hợp Bernoulli, nó nói rằng đối với một đồng xu có …

17 bayesian prior jeffreys-prior

Câu hỏi được gắn thẻ «bayesian»