Câu hỏi được gắn thẻ «posterior»

Trong một nhóm sinh viên, có 2 trong số 18 người thuận tay trái. Tìm sự phân bố sau của các sinh viên thuận tay trái trong dân số giả định không chính xác trước. Tóm tắt kết quả. Theo tài liệu, 5-20% số người thuận tay trái. Đưa thông …

125 distributions  bayesian  prior  posterior 

Tôi hiểu phân phối dự báo sau là gì và tôi đã đọc về kiểm tra dự báo sau , mặc dù tôi chưa rõ nó là gì. Chính xác thì kiểm tra dự báo sau là gì? Tại sao một số tác giả nói rằng chạy kiểm tra dự …

33 bayesian  model-selection  posterior 

Tôi hiểu Posterior là gì, nhưng tôi không chắc cái sau có nghĩa là gì? Làm thế nào là 2 khác nhau? Kevin P Murphy đã chỉ ra trong sách giáo khoa của mình, Machine Learning: một quan điểm xác suất , rằng đó là "một trạng thái niềm tin …

31 posterior  definition 

Chúng tôi biết rằng trong trường hợp phân phối trước thích hợp, P(θ∣X)=P(X∣θ)P(θ)P(X)P(θ∣X)=P(X∣θ)P(θ)P(X)P(\theta \mid X) = \dfrac{P(X \mid \theta)P(\theta)}{P(X)} ∝P(X∣θ)P(θ)∝P(X∣θ)P(θ) \propto P(X \mid \theta)P(\theta) . Sự biện minh thông thường cho bước này là phân phối biên của , , không đổi đối với và do đó có thể bị …

22 distributions  bayesian  prior  posterior 

Tôi biết rằng các linh mục không cần phải đúng và chức năng khả năng cũng không tích hợp với 1. Nhưng có phải hậu thế cần phải là một phân phối thích hợp? Các tác động nếu nó là / không phải là gì?

21 distributions  bayesian  posterior 

Nếu trước và khả năng rất khác nhau, thì đôi khi một tình huống xảy ra trong đó hậu thế giống với cả hai. Xem ví dụ hình ảnh này, trong đó sử dụng phân phối bình thường. Mặc dù điều này là chính xác về mặt toán học, nó …

21 bayesian  prior  posterior  likelihood 

Tôi đã nghe khái niệm rằng Jaynes tuyên bố những người thường xuyên hoạt động với một "ưu tiên ngầm". Những linh mục ngầm này là gì? Điều này có nghĩa là các mô hình thường xuyên là tất cả các trường hợp đặc biệt của các mô hình Bayes …

19 bayesian  prior  posterior  frequentist 

Bài báo Những điều lạ lùng, được cập nhật liên tục đề cập đến câu chuyện về một ngư dân ở Long Island, người thực sự nợ cuộc đời mình với Thống kê Bayes. Đây là phiên bản ngắn: Có hai ngư dân trên một chiếc thuyền vào giữa đêm. …

19 probability  bayesian  posterior  bayes 

Tôi hiểu rằng khi sử dụng phương pháp Bayes để ước tính các giá trị tham số: Phân phối sau là sự kết hợp của phân phối trước và phân phối khả năng. Chúng tôi mô phỏng điều này bằng cách tạo một mẫu từ phân phối sau (ví dụ: …

19 bayesian  inference  simulation  mcmc  posterior 

Người ta thường lập luận rằng khung bayes có lợi thế lớn trong việc giải thích (so với người thường xuyên), vì nó tính xác suất của một tham số được cung cấp dữ liệu - thay vì như trong khuôn khổ thường xuyên. Càng xa càng tốt.p ( x …

18 bayesian  interpretation  prior  likelihood  posterior 

Đây là một câu hỏi rất đơn giản nhưng tôi không thể tìm thấy đạo hàm ở bất cứ đâu trên internet hoặc trong một cuốn sách. Tôi muốn thấy sự xuất phát của cách một người Bayes cập nhật phân phối bình thường đa biến. Ví dụ: tưởng tượng …

18 bayesian  normal-distribution  matrix  posterior  linear-algebra 

Tôi có hình ảnh sau đây mà tôi đã nói là một minh họa về cách phân phối xác suất sau là sự kết hợp của phân phối trước và khả năng. Tôi đã được thông báo rằng có một cái gì đó sai với hình ảnh, cụ thể là …

17 distributions  posterior 

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 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 

Tôi đã nhận thấy rằng trong nhiều ứng dụng thực tế, các phương pháp dựa trên MCMC được sử dụng để ước tính một tham số mặc dù sau đó là phân tích (ví dụ vì các linh mục được liên hợp). Đối với tôi, việc sử dụng các công …

13 bayesian  mcmc  posterior