Câu hỏi được gắn thẻ «hierarchical-bayesian»

Tôi còn khá mới đối với thống kê bayes và đã sử dụng JAGS gần đây để xây dựng các mô hình bayesian phân cấp trên các bộ dữ liệu khác nhau. Mặc dù tôi rất hài lòng về kết quả (so với các mô hình glm tiêu chuẩn), tôi …

10 bayesian  hierarchical-bayesian 

Tôi sẽ cố gắng mô tả vấn đề trong tay càng chung càng tốt. Tôi đang mô hình hóa các quan sát như là một phân phối phân loại với một vectơ xác suất tham số theta. Sau đó, tôi giả sử vectơ tham số theta tuân theo phân phối …

10 categorical-data  multinomial  dirichlet-distribution  hierarchical-bayesian  dirichlet-process 

Tôi vừa mới (đọc lại) Gelman Tại sao chúng ta (thường) không phải lo lắng về nhiều so sánh . Cụ thể, phần "Nhiều kết quả và các thách thức khác" đề cập đến việc sử dụng mô hình phân cấp cho các tình huống khi có nhiều biện pháp …

10 multiple-comparisons  multilevel-analysis  lme4-nlme  jags  hierarchical-bayesian 

Tôi đang cố gắng để phù hợp với một mô hình thời gian rời rạc trong R, nhưng tôi không chắc làm thế nào để làm điều đó. Tôi đã đọc rằng bạn có thể sắp xếp biến phụ thuộc theo các hàng khác nhau, mỗi hàng cho mỗi lần …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

Hãy xem xét tổn thất bậc hai , với trước đó là trong đó . Đặt khả năng. Tìm công cụ ước tính Bayes .L ( θ , δ) = ( Θ - δ)2L(θ,δ)= =(θ-δ)2L(\theta,\delta)=(\theta-\delta)^2π( θ )π(θ)\pi(\theta)π( Θ ) ~ U( 0 , 1 / 2 )π(θ)~Bạn(0,1/2)\pi(\theta)\sim U(0,1/2)f( x | …

9 self-study  bayesian  estimation  hierarchical-bayesian  loss-functions 

Tôi đang ước tính một số ma trận hiệp phương sai nghịch đảo của một tập hợp các phép đo trên các nhóm dân cư khác nhau bằng cách sử dụng một wishart trước trong jags / rjags / R. Thay vì chỉ định một ma trận tỷ lệ và …

9 bayesian  covariance  prior  wishart  hierarchical-bayesian 

Tôi đang tìm cách ước tính một GLM phân cấp nhưng với lựa chọn tính năng để xác định các hiệp phương sai nào có liên quan ở cấp độ dân số. Giả sử tôi có các nhóm với quan sát và biến có thể có nghĩa là tôi có …

8 machine-learning  bayesian  feature-selection  hierarchical-bayesian  shrinkage 

Tôi có một câu hỏi về hỗn hợp của các linh mục liên hợp. Tôi đã học và nói rằng hỗn hợp của các linh mục liên hợp một vài lần khi tôi đang học bayesian. Tôi tự hỏi tại sao định lý này lại quan trọng như vậy, chúng …

8 bayesian  conditional-probability  hierarchical-bayesian  conjugate-prior  exponential-family 

Tôi có một mô hình để đạt Bayesian ước tính quy mô dân số NNN và khả năng phát hiện θθ\theta trong một phân phối nhị thức chỉ dựa trên số lượng quan sát của các đối tượng quan sát yyy : p(N,θ|y)∝Bin(y|N,θ)Np(N,θ|y)∝Bin(y|N,θ)N p(N,\theta|y)\propto \frac{ \text{Bin}(y|N,\theta)}{N} N{N|N∈Z∧N≥max(y)}×(0,1){N|N∈Z∧N≥max(y)}×(0,1) \left\{N|N\in\mathbb{Z}\land N\ge \max(y)\right\}\times(0,1) …

8 bayesian  mcmc  hierarchical-bayesian  stan 

Là một phần của việc tái tạo một mô hình mà tôi đã mô tả một phần trong câu hỏi này trên Stack Overflow, tôi muốn có được một âm mưu phân phối sau. Mô hình (không gian) mô tả giá bán của một số tài sản dưới dạng phân …

8 prediction  spatial  posterior  hierarchical-bayesian  pymc 

Cuốn sách của Kevin Murphy nói về một vấn đề Bayesian phân cấp cổ điển (ban đầu được thảo luận trong Johnson and Albert, 1999, p24): Giả sử rằng chúng tôi đang cố gắng ước tính tỷ lệ ung thư ở thành phố. Ở mỗi thành phố, chúng tôi lấy …

8 bayesian  hierarchical-bayesian  pymc  probabilistic-programming 

Trong triển khai MCMC của các mô hình phân cấp, với các hiệu ứng ngẫu nhiên bình thường và Wishart trước cho ma trận hiệp phương sai của chúng, thường lấy mẫu Gibbs. Tuy nhiên, nếu chúng ta thay đổi phân phối các hiệu ứng ngẫu nhiên (ví dụ: thành …

8 mcmc  hierarchical-bayesian  metropolis-hastings 

Tại sao phân cấp? : Tôi đã thử nghiên cứu vấn đề này và theo những gì tôi hiểu, đây là vấn đề "phân cấp", bởi vì bạn đang quan sát về các quan sát từ dân số, thay vì quan sát trực tiếp từ dân số đó. Tham khảo: …

8 bayesian  mcmc  jags  hierarchical-bayesian  pymc 

Nói rằng tôi có một thí nghiệm trong đó tôi kiểm tra thời gian phản ứng của một số đối tượng trong đó mỗi đối tượng thực hiện nhiều thử nghiệm thời gian phản ứng. Trong khung Bayes, thời gian phản ứng ( ) có thể được mô hình hóa …

8 bayesian  jags  psychology  hierarchical-bayesian