Thống kê và dữ liệu lớn bayesian

2

Những phân phối nào trước đây có thể / nên được sử dụng cho phương sai trong mô hình bayesisan phân cấp khi phương sai trung bình được quan tâm?

Trong bài viết được trích dẫn rộng rãi của mình Phân phối trước cho các tham số phương sai trong các mô hình phân cấp (916 trích dẫn từ trước đến nay trên Google Scholar) Gelman đề xuất rằng các phân phối trước không có thông tin tốt cho phương …

16 bayesian variance prior jags hierarchical-bayesian

2

Cấu trúc G cấu trúc G trong glmm là gì?

Tôi đã sử dụng MCMCglmmgói gần đây. Tôi bối rối bởi những gì được đề cập trong tài liệu là cấu trúc R và cấu trúc G. Chúng dường như liên quan đến các hiệu ứng ngẫu nhiên - đặc biệt chỉ định các tham số cho phân phối trước …

16 r bayesian mixed-model lme4-nlme

2

Lượt và chạy MCMC

Tôi đang cố gắng thực hiện thuật toán MCMC hit và chạy, nhưng tôi gặp một chút khó khăn để hiểu cách thực hiện. Ý tưởng chung, như sau: Để tạo một bước nhảy đề xuất trong MH, chúng tôi: Tạo hướng từ phân bố trên bề mặt của khối …

16 r bayesian mcmc

1

Lựa chọn giữa các linh mục beta không thông tin

Tôi đang tìm kiếm các linh mục không thông tin để phân phối beta để làm việc với quy trình nhị thức (Hit / Miss). Tại lần đầu tiên tôi nghĩ về việc sử dụng tạo ra một PDF thống nhất, hoặc Jeffrey trước α = 0,5 , β = …

16 bayesian prior beta-distribution uninformative-prior

5

Tại sao

15 probability bayesian

2

Có phải chúng ta thường xuyên thực sự chỉ là ẩn ý / không mong muốn Bayes?

Đối với một vấn đề suy luận nhất định, chúng ta biết rằng một cách tiếp cận Bayes thường khác nhau về cả hình thức và kết quả từ cách tiếp cận đầy đủ. Những người thường xuyên (thường bao gồm tôi) thường chỉ ra rằng các phương pháp của …

15 bayesian inference likelihood likelihood-ratio frequentist

2

Làm thế nào để ABC và MCMC khác nhau trong các ứng dụng của họ?

Theo hiểu biết của tôi, tính toán gần đúng Bayes (ABC) và Markov Chain Monte Carlo (MCMC) có mục tiêu rất giống nhau. Dưới đây tôi mô tả sự hiểu biết của tôi về các phương pháp này và cách tôi nhận thấy sự khác biệt trong ứng dụng của …

15 bayesian mcmc computational-statistics

2

Lấy mẫu từ một bản phân phối không phù hợp (sử dụng MCMC và các cách khác)

Câu hỏi cơ bản của tôi là: làm thế nào bạn lấy mẫu từ một phân phối không phù hợp? Nó thậm chí có ý nghĩa để lấy mẫu từ một phân phối không phù hợp? Nhận xét của Xi'an ở đây loại địa chỉ câu hỏi, nhưng tôi đang …

15 distributions bayesian mcmc markov-process improper-prior

2

Dự đoán từ mô hình BSTS (trong R) đang thất bại hoàn toàn

Sau khi đọc bài đăng trên blog này về các mô hình chuỗi thời gian cấu trúc Bayes, tôi muốn xem xét việc thực hiện điều này trong bối cảnh của một vấn đề mà trước đây tôi đã sử dụng ARIMA. Tôi có một số dữ liệu với một …

15 r time-series bayesian mcmc bsts

2

Tại sao phân phối sau trong Bayesian Inference thường không thể tìm thấy?

Tôi có một vấn đề hiểu tại sao suy luận Bayes dẫn đến các vấn đề khó khăn. Vấn đề thường được giải thích như thế này: Điều tôi không hiểu là tại sao tích phân này phải được đánh giá ngay từ đầu: Dường như với tôi rằng kết …

15 bayesian inference

7

Bạn đã làm gì / đã làm gì để nhớ quy tắc của Bayes?

Tôi nghĩ rằng một cách tốt để ghi nhớ công thức là nghĩ về công thức như thế này: Xác suất một số sự kiện A có kết quả cụ thể đưa ra kết quả của sự kiện B độc lập = xác suất cả hai kết quả xảy ra …

15 bayesian bayes

1

Làm thế nào để trả lời các nhà đánh giá yêu cầu giá trị p trong mô hình đa cấp bayesian?

Chúng tôi đã được một nhà phê bình yêu cầu cung cấp các giá trị p để hiểu rõ hơn các ước tính mô hình trong mô hình đa cấp bayes của chúng tôi. Mô hình này là một mô hình điển hình của nhiều quan sát cho mỗi người …

15 bayesian p-value multilevel-analysis

2

Hồi quy sườn - giải thích Bayes

Tôi đã nghe nói rằng hồi quy sườn có thể được coi là giá trị trung bình của phân phối sau, nếu ưu tiên được chọn đầy đủ. Có phải trực giác rằng các ràng buộc như được đặt trên các hệ số hồi quy theo trước (ví dụ: phân …

15 bayesian prior ridge-regression

3

Tại sao không ai sử dụng trình phân loại Naive Bayes đa cực Bayes?

Vì vậy, trong mô hình văn bản (không được giám sát), Phân bổ Dirichlet tiềm ẩn (LDA) là một phiên bản Bayes của Phân tích ngữ nghĩa tiềm ẩn xác suất (PLSA). Về cơ bản, LDA = PLSA + Dirichlet trước các tham số của nó. Tôi hiểu rằng LDA …

15 bayesian multinomial prior naive-bayes dirichlet-distribution

3

Hiểu lý thuyết phân tách d trong các mạng Bayes nhân quả

Tôi đang cố gắng để hiểu logic phân tách d trong Mạng lưới quan hệ nhân quả. Tôi biết thuật toán hoạt động như thế nào, nhưng tôi không hiểu chính xác lý do tại sao "luồng thông tin" hoạt động như đã nêu trong thuật toán. Ví dụ trong …

15 bayesian causality graphical-model bayesian-network

Câu hỏi được gắn thẻ «bayesian»