Thống kê và dữ liệu lớn bayesian

2

Ví dụ cho một ưu tiên, không giống như Jeffreys, dẫn đến một hậu thế không phải là bất biến

Tôi đang đăng lại một "câu trả lời" cho một câu hỏi mà tôi đã đưa ra hai tuần trước tại đây: Tại sao Jeffreys trước lại hữu ích? Tuy nhiên, đây thực sự là một câu hỏi (và tôi cũng không có quyền đăng bình luận), vì vậy tôi …

17 bayesian mathematical-statistics fisher-information jeffreys-prior invariance

1

Câu hỏi về nguyên tắc khả năng sống

Hiện tại tôi đang cố gắng để hiểu Nguyên tắc Khả năng và tôi thực sự không hiểu gì cả. Vì vậy, tôi sẽ viết tất cả các câu hỏi của mình dưới dạng một danh sách, ngay cả khi đó có thể là những câu hỏi khá cơ bản. …

17 bayesian likelihood likelihood-principle

4

Trong những điều kiện nào làm Bayesian và ước lượng điểm thường xuyên trùng nhau?

Với một căn hộ trước, các công cụ ước tính ML (thường xuyên - khả năng tối đa) và MAP (Bayesian - tối đa một posteriori) trùng khớp. Tuy nhiên, nhìn chung hơn, tôi đang nói về các công cụ ước tính điểm được coi là tối ưu hóa của …

17 bayesian estimation loss-functions frequentist decision-theory

2

Mối quan hệ giữa kích thước mẫu và ảnh hưởng của trước đến sau là gì?

Nếu chúng ta có cỡ mẫu nhỏ, phân phối trước có ảnh hưởng đến phân phối sau không?

17 bayesian sample-size prior

2

Chủ nghĩa thường xuyên và linh mục

Robby McKilliam nói trong một bình luận cho bài viết này : Cần phải chỉ ra rằng, từ quan điểm của những người thường xuyên, không có lý do gì mà bạn không thể kết hợp kiến thức trước đó vào mô hình. Theo nghĩa này, chế độ xem thường …

17 bayesian prior regularization frequentist

1

Các tham số đầu vào để sử dụng phân bổ Dirichlet tiềm ẩn

Khi sử dụng mô hình chủ đề (Phân bổ Dirichlet tiềm ẩn), số lượng chủ đề là một tham số đầu vào mà người dùng cần chỉ định. Theo tôi, chúng ta cũng nên cung cấp một tập hợp các chủ đề ứng cử viên mà quy trình Dirichlet phải …

17 machine-learning bayesian clustering text-mining dirichlet-distribution

2

Cảnh quan thống kê

Có ai đã viết một cuộc khảo sát ngắn về các cách tiếp cận khác nhau để thống kê? Đến một xấp xỉ đầu tiên, bạn có số liệu thống kê thường xuyên và Bayes. Nhưng khi bạn nhìn gần hơn, bạn cũng có những cách tiếp cận khác như …

17 bayesian frequentist philosophical

2

Phân tích Bayes không đối xứng trong R

Tôi đang tìm kiếm một hướng dẫn tốt về phân cụm dữ liệu trong Rviệc sử dụng quy trình dirichlet phân cấp (HDP) (một trong những phương pháp Bayesian không tham số gần đây và phổ biến). Có DPpackage(IMHO, toàn diện nhất trong tất cả những cái có sẵn) trong …

17 r bayesian clustering nonparametric

12

Sách tốt nhất cho một giới thiệu về phân tích dữ liệu thống kê?

Đã khóa . Câu hỏi này và câu trả lời của nó bị khóa vì câu hỏi không có chủ đề nhưng có ý nghĩa lịch sử. Nó hiện không chấp nhận câu trả lời hoặc tương tác mới. Tôi đã mua cuốn sách này: Làm thế nào để đo …

17 machine-learning bayesian references

2

Ai đó có thể giải thích cho tôi NUTS bằng tiếng Anh?

Sự hiểu biết của tôi về thuật toán là như sau: Không có Sam-Turn Sampler (NUTS) là Phương pháp Hamilton Carlo. Điều này có nghĩa là nó không phải là một phương pháp Chuỗi Markov và do đó, thuật toán này tránh được phần đi bộ ngẫu nhiên, thường được …

17 bayesian monte-carlo markov-process

3

Bayesian cập nhật với dữ liệu mới

Làm thế nào để chúng ta đi tính toán một hậu thế với N ~ (a, b) trước sau khi quan sát n điểm dữ liệu? Tôi giả sử rằng chúng ta phải tính trung bình mẫu và phương sai của các điểm dữ liệu và thực hiện một số …

17 bayesian normal-distribution conjugate-prior

4

Làm thế nào để thống kê Bayes xử lý sự vắng mặt của các linh mục?

Câu hỏi này được lấy cảm hứng từ hai tương tác gần đây tôi có, một ở đây trong CV , một ở đây tại economics.se. Ở đó, tôi đã đăng một câu trả lời để nổi tiếng "Envelope Nghịch lý" (tâm trí bạn, không phải là những "câu trả …

16 bayesian mathematical-statistics prior theory philosophical

2

Điều gì sẽ là một ví dụ về một mô hình thực sự đơn giản với khả năng khó hiểu?

Tính toán gần đúng Bayesian là một kỹ thuật thực sự tuyệt vời để phù hợp về cơ bản với bất kỳ mô hình ngẫu nhiên nào, dành cho các mô hình có khả năng không thể điều chỉnh được (giả sử, bạn có thể lấy mẫu từ mô hình …

16 bayesian simulation model likelihood abc

2

Ước lượng Bayes của của phân phối nhị thức

Câu hỏi này là một theo dõi kỹ thuật của câu hỏi này . Tôi gặp khó khăn trong việc hiểu và sao chép mô hình được trình bày trong Raftery (1988): Suy luận về tham số nhị thức : cách tiếp cận Bayes phân cấpNNN trong WinBUGS / OpenBUGS …

16 bayesian binomial hierarchical-bayesian winbugs

4

Khi nào phương pháp Bayes thích hợp hơn với Người thường xuyên?

Tôi thực sự muốn tìm hiểu về các kỹ thuật Bayes, vì vậy tôi đã cố gắng dạy bản thân mình một chút. Tuy nhiên, tôi gặp khó khăn khi sử dụng các kỹ thuật Bayes từng có lợi thế hơn các phương pháp Thường xuyên. Ví dụ: Tôi đã …

16 bayesian frequentist

Câu hỏi được gắn thẻ «bayesian»