Câu hỏi được gắn thẻ «bayesian»

Các định nghĩa của các linh mục bán liên hợp và của các linh mục liên hợp có điều kiện là gì? Tôi đã tìm thấy chúng trong Phân tích dữ liệu Bayes của Gelman , nhưng tôi không thể tìm thấy định nghĩa của chúng.

12 bayesian 

Tôi muốn hiểu thử nghiệm chính xác của ngư dân tốt hơn, vì vậy tôi đã nghĩ ra ví dụ đồ chơi sau đây, trong đó f và m tương ứng với nam và nữ, và n và y tương ứng với "tiêu thụ soda" như thế này: > soda_gender …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

Đây là nhiều hơn một lịch sử của câu hỏi khoa học, nhưng tôi hy vọng nó là chủ đề ở đây. Tôi đã đọc rằng Thomas Bayes chỉ có thể khám phá định lý của Bayes cho trường hợp đặc biệt của một bộ đồng phục trước đó, và …

12 bayesian  bayes  history 

Trong định lý Bayes, , và từ cuốn sách tôi đang đọc, được gọi là có khả năng , nhưng tôi cho rằng đó chỉ là xác suất có điều kiện của cho , phải không? p(x|y)p ( y| x)= p ( x | y) p ( y)p ( x …

12 bayesian  maximum-likelihood 

Tôi muốn hiểu những gì các mã sau đây đang làm. Người đã viết mã không còn hoạt động ở đây và nó gần như hoàn toàn không có giấy tờ. Tôi đã được yêu cầu điều tra nó bởi một người nghĩ rằng " đó là mô hình hồi …

12 r  logistic  bayesian  generalized-linear-model 

Tôi đã bắt gặp một văn bản rất hay trên Bayes / MCMC. CNTT gợi ý rằng việc tiêu chuẩn hóa các biến độc lập của bạn sẽ giúp thuật toán MCMC (Đô thị) hiệu quả hơn, nhưng cũng có thể làm giảm (đa) cộng tuyến. Điều đó có thể …

12 bayesian  mcmc  multicollinearity  standardization 

Đây là nỗ lực đầu tiên của tôi cho ai đó đến từ trại thường xuyên thực hiện phân tích dữ liệu Bayes. Tôi đã đọc một số hướng dẫn và một vài chương từ Phân tích dữ liệu Bayes của A. Gelman. Như ví dụ phân tích dữ liệu …

12 bayesian  pymc 

Tôi đang kết hợp cách tiếp cận Trung bình Mô hình Bayes (BMA) trong nghiên cứu của mình và sẽ sớm trình bày về công việc của tôi với các đồng nghiệp của tôi. Tuy nhiên, BMA không thực sự nổi tiếng trong lĩnh vực của tôi, vì vậy sau …

12 bayesian  data-visualization 

Tôi đang cố gắng để hiểu Bayes Factor (BF). Tôi tin rằng họ giống như tỷ lệ khả năng của 2 giả thuyết. Vì vậy, nếu BF là 5, có nghĩa là H1 gấp 5 lần so với H0. Và giá trị 3-10 chỉ ra bằng chứng vừa phải, trong …

11 hypothesis-testing  bayesian  p-value  bayes-factors 

Bối cảnh : Tôi có bằng tiến sĩ về tâm lý học xã hội, nơi thống kê lý thuyết và toán học hầu như không được đề cập trong các khóa học định lượng của tôi. Thông qua các sinh viên đại học và lớp, tôi đã được dạy (giống …

11 probability  bayesian  simulation  monte-carlo  frequentist 

Tôi có hàm khả năng cho xác suất dữ liệu của tôi đưa ra một số tham số mô hình , mà tôi muốn ước tính. Giả sử các linh mục phẳng trên các tham số, khả năng tỷ lệ thuận với xác suất sau. Tôi sử dụng một phương …

11 bayesian  maximum-likelihood  optimization  inference  mcmc 

Nếu Đồng nhất và Bin , thì giá trị trung bình sau của p được đưa ra bởi \ frac {X + 1} {n + 2} .p ~p∼p \sim( 0 , 1 )(0,1)(0,1)X~X∼X \sim( n , p )(n,p)(n, p)pppX+ 1n + 2X+1n+2\frac{X+1}{n+2} Có một tên chung cho công cụ ước …

11 bayesian  terminology  laplace-smoothing 

Trong thống kê thường xuyên, khoảng tin cậy 95% là một quy trình tạo khoảng, nếu lặp lại một số lần vô hạn, sẽ chứa tham số thực 95% thời gian. Tại sao điều này hữu ích? Khoảng tin cậy thường bị hiểu lầm. Chúng không phải là một khoảng …

11 hypothesis-testing  bayesian  mathematical-statistics  confidence-interval  frequentist 

Tôi thường nói với mọi người về việc mượn thông tin hoặc chia sẻ thông tin trong các mô hình phân cấp của Bayes. Tôi dường như không thể có được một câu trả lời thẳng thắn về ý nghĩa thực sự của nó và nếu nó là duy nhất …

11 machine-learning  bayesian  multilevel-analysis  terminology  hierarchical-bayesian 

(Câu hỏi này được lấy cảm hứng từ nhận xét này từ Xi'an .) Người ta biết rằng nếu phân phối trước là phù hợp và khả năng được xác định rõ, thì phân phối sau là gần như chắc chắn.π(θ)π(θ)\pi(\theta)L(θ|x)L(θ|x)L(\theta | x)π(θ|x)∝π(θ)L(θ|x)π(θ|x)∝π(θ)L(θ|x)\pi(\theta|x)\propto \pi(\theta) L(\theta|x) Trong một số trường hợp, …

11 bayesian  prior  posterior