Câu hỏi được gắn thẻ «bayesian»

Tôi hiện đang đọc về Phương pháp Bayes trong Tiến hóa phân tử tính toán của Yang. Trong phần 5.2, nó nói về các linh mục, và đặc biệt là Không thông tin / căn hộ / mơ hồ / khuếch tán, liên hợp và siêu linh mục. Điều này …

15 bayesian  prior 

Tôi cần "học" phân phối một gaussian bivariate với một vài mẫu, nhưng một giả thuyết tốt về phân phối trước, vì vậy tôi muốn sử dụng phương pháp bayesian. Tôi định nghĩa trước của tôi: P(μ)∼N(μ0,Σ0)P(μ)∼N(μ0,Σ0) \mathbf{P}(\mathbf{\mu}) \sim \mathcal{N}(\mathbf{\mu_0},\mathbf{\Sigma_0}) μ0=[00] Σ0=[160027]μ0=[00] Σ0=[160027] \mathbf{\mu_0} = \begin{bmatrix} 0 \\ 0 \end{bmatrix} …

15 distributions  bayesian  estimation  covariance  posterior 

Tôi có một ý nghĩa mơ hồ về phương thức truyền thông điệp là gì: một thuật toán xây dựng một xấp xỉ cho một phân phối bằng cách lặp lại các xấp xỉ của từng yếu tố của phân phối có điều kiện trên tất cả các xấp xỉ …

15 distributions  bayesian  references  algorithms 

Ai đó có thể giới thiệu cho tôi một tài liệu tham khảo tốt giải thích mối liên hệ giữa thống kê Bayes và kỹ thuật mô hình hóa thế hệ không? Tại sao chúng ta thường sử dụng các mô hình thế hệ với các kỹ thuật Bayes? Tại …

15 bayesian  generative-models 

Cho hai mảng x và y, cả hai chiều dài n, tôi phù hợp với một mô hình y = a + b * x và muốn tính khoảng tin cậy 95% cho độ dốc. Đây là (b - delta, b + delta) trong đó b được tìm thấy theo …

15 r  regression  bayesian  confidence-interval  frequentist 

Các thuật toán MCMC như lấy mẫu của Metropolis-Hastings và Gibbs là cách lấy mẫu từ các bản phân phối sau. Tôi nghĩ rằng tôi hiểu và có thể thực hiện việc quét đô thị khá dễ dàng - bạn chỉ cần chọn điểm bắt đầu bằng cách nào đó …

15 bayesian  mcmc  gibbs 

Chuyển đổi nhãn (nghĩa là phân phối sau là bất biến đối với chuyển đổi nhãn thành phần) là một vấn đề khó khăn khi sử dụng MCMC để ước tính mô hình hỗn hợp. Có một phương pháp tiêu chuẩn (như được chấp nhận rộng rãi) để giải quyết …

15 bayesian  mcmc  mixture 

Tôi biết 3 phương pháp để thực hiện ước lượng tham số, phương pháp ML, MAP và Bayes. Và đối với cách tiếp cận MAP và Bayes, chúng ta cần chọn các linh mục cho các tham số, phải không? Giả sử tôi có mô hình này , trong đó …

15 bayesian  estimation  prior 

Tôi đọc rằng trong quy tắc Bayes, mẫu số củaPr(data)Pr(data)\Pr(\textrm{data}) Pr(parameters∣data)=Pr(data∣parameters)Pr(parameters)Pr(data)Pr(parameters∣data)=Pr(data∣parameters)Pr(parameters)Pr(data)\Pr(\text{parameters} \mid \text{data}) = \frac{\Pr(\textrm{data} \mid \textrm{parameters}) \Pr(\text{parameters})}{\Pr(\text{data})} được gọi là hằng số chuẩn hóa . Chính xác thì nó là gì? Mục đích của nó là gì? Tại sao nó trông giống như ? Tại sao nó không phụ …

15 probability  bayesian 

Là một sinh viên vật lý, tôi đã trải nghiệm bài giảng "Tại sao tôi là người Bayes" có lẽ gấp nửa tá lần. Nó luôn luôn giống nhau - người trình bày tự mãn giải thích cách giải thích Bayes vượt trội hơn so với cách giải thích thường …

15 probability  bayesian  frequentist 

Tôi đang phân tích một tập dữ liệu bằng mô hình hiệu ứng hỗn hợp với một hiệu ứng cố định (điều kiện) và hai hiệu ứng ngẫu nhiên (người tham gia do thiết kế chủ đề và cặp bên trong). Mô hình được tạo ra với lme4gói : exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). …

15 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

Thông thường, khoảng tin cậy với độ bao phủ 95% rất giống với khoảng tin cậy chứa 95% mật độ sau. Điều này xảy ra khi ưu tiên là đồng phục hoặc gần đồng phục trong trường hợp sau. Do đó, khoảng tin cậy thường có thể được sử dụng …

14 bayesian  confidence-interval  frequentist  credible-interval 

Bạn có thể cung cấp một bước từng bước để giải thích cho người giả về cách Hamiltonian Monte Carlo làm việc? Tái bút: Tôi đã đọc các câu trả lời ở đây, Hamiltonian monte carlo , và ở đây, Hamiltonian Monte Carlo so với Sequential Monte Carlo , và …

14 bayesian  hmc 

Vì vậy, đây có thể là một câu hỏi phổ biến, nhưng tôi chưa bao giờ tìm thấy câu trả lời thỏa đáng. Làm thế nào để bạn xác định xác suất giả thuyết null là đúng (hoặc sai)? Giả sử bạn cung cấp cho sinh viên hai phiên bản …

14 probability  hypothesis-testing  bayesian 

Ai đó có thể giải thích ý tưởng chính đằng sau phương pháp Hamiltonian Monte Carlo và trong trường hợp nào họ sẽ mang lại kết quả tốt hơn phương pháp Markov Chain Monte Carlo?

14 bayesian  mcmc  hmc