Câu hỏi được gắn thẻ «bayesian»

Suy luận Bayes là một phương pháp suy luận thống kê dựa vào việc coi các tham số mô hình là các biến ngẫu nhiên và áp dụng định lý Bayes để suy ra các tuyên bố xác suất chủ quan về các tham số hoặc giả thuyết, có điều kiện trên tập dữ liệu được quan sát.

4
Giá trị chính xác cho độ chính xác và thu hồi trong trường hợp cạnh là gì?
Độ chính xác được định nghĩa là: p = true positives / (true positives + false positives) Có đúng không, như true positivesvà false positivescách tiếp cận 0, độ chính xác tiếp cận 1? Câu hỏi tương tự để nhớ lại: r = true positives / (true positives + false …
20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 
3
Tại sao yếu tố bình thường hóa là bắt buộc trong Định lý Bayes?
Định lý Bayes đi P(model|data)=P(model)×P(data|model)P(data)P(model|data)=P(model)×P(data|model)P(data) P(\textrm{model}|\textrm{data}) = \frac{P(\textrm{model}) \times P(\textrm{data}|\textrm{model})}{P(\textrm{data})} Đây là tất cả tốt đẹp. Nhưng, tôi đã đọc ở đâu đó: Về cơ bản, P (dữ liệu) không là gì ngoài hằng số chuẩn hóa, tức là hằng số làm cho mật độ sau tích hợp thành một. …
1
Từ trái nghĩa
Có một từ có nghĩa là 'nghịch đảo của phương sai' không? Nghĩa là, nếu có phương sai cao thì có thấp ? Không quan tâm đến một từ trái nghĩa (như 'thỏa thuận' hoặc 'tương tự') nhưng cụ thể có nghĩa là ?X ... 1 / σ 2XXXXXX……\dots1/σ21/σ21/\sigma^2
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.