Câu hỏi được gắn thẻ «stan»

Tôi sẽ giải thích vấn đề của tôi bằng một ví dụ. Giả sử bạn muốn dự đoán thu nhập của một cá nhân được cung cấp một số thuộc tính: {Tuổi, Giới tính, Quốc gia, Vùng, Thành phố}. Bạn có một tập dữ liệu đào tạo như vậy train …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

Với các gói Stan và frontend rstanarmhoặc brmstôi có thể dễ dàng phân tích dữ liệu theo cách Bayes như tôi đã làm trước đây với các mô hình hỗn hợp như lme. Trong khi tôi có hầu hết các cuốn sách và bài báo của Kruschke-Gelman-Wagenmakers -vv trên bàn …

21 statistical-significance  bayesian  stan  credible-interval  medicine 

Tôi đã xem qua tài liệu Stan có thể tải về từ đây . Tôi đặc biệt quan tâm đến việc họ thực hiện chẩn đoán Gelman-Rubin. Bài báo gốc Gelman & Rubin (1992) xác định hệ số giảm quy mô tiềm năng (PSRF) như sau: Hãy Xi,1,…,Xi,NXi,1,…,Xi,NX_{i,1}, \dots , …

16 mcmc  convergence  gibbs  metropolis-hastings  stan 

Tôi mới bắt đầu xây dựng mô hình ở stan ; để xây dựng sự quen thuộc với công cụ này, tôi đang thực hiện một số bài tập trong Phân tích dữ liệu Bayes (tái bản lần 2). Các linh dương nước tập giả định rằng các dữ liệu …

13 bayesian  mcmc  discrete-data  stan 

Tôi mới bắt đầu học cách sử dụng Stan và rstan. Trừ khi tôi luôn bối rối về cách JAGS / BUGS hoạt động, tôi nghĩ bạn luôn phải xác định phân phối trước của một số loại cho mọi tham số trong mô hình được rút ra. Dường như …

13 mcmc  prior  jags  graphical-model  stan 

Trên trang wiki của họ , các nhà phát triển của bang Stan: Một số nguyên tắc chúng ta không thích: bất biến, Jeffreys, entropy Thay vào đó, tôi thấy rất nhiều khuyến nghị phân phối bình thường. Cho đến nay tôi đã sử dụng các phương pháp Bayes không …

11 bayesian  mcmc  prior  pymc  stan 

Tôi đang cố gắng xây dựng một mô hình trong đó phản hồi là một tỷ lệ (thực ra đó là tỷ lệ phiếu bầu mà một đảng nhận được trong các khu vực bầu cử). Phân phối của nó không bình thường, vì vậy tôi quyết định mô hình …

10 bayesian  jags  bugs  beta-regression  stan 

Tôi đã cố chạy mô hình Stan mà không có dữ liệu để có được các sơ đồ cho các bản phân phối trước đó. Tuy nhiên, điều này dường như là không thể, tôi nhận được thông báo lỗi về mô hình của tôi không chứa các mẫu. Vì …

10 prior  stan 

Liệu stan (đặc biệt là rstan) có các cơ sở tích hợp để tạo phân phối dự báo sau? Không khó để tạo phân phối từ stan fit, nhưng tôi không muốn phát minh lại bánh xe.

9 bayesian  posterior  stan 

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 

Tôi đang cố gắng ước tính liệu có sự khác biệt trong cách các cá nhân ở các thành phố khác nhau (biến nhóm của tôi) phản ứng với một vài biến dự đoán hay không. Vì vậy, trong thực tế, tôi thích tìm hiểu vềββ\betas từ mỗi thành phố. …

7 mixed-model  lme4-nlme  stan 

Gần đây tôi đã bắt gặp các quy trình Gaussian trong Gelman et al. (2013), và tôi đang cố gắng tìm hiểu thêm về ứng dụng tiềm năng của họ để sử dụng trong dữ liệu chuỗi thời gian. Dữ liệu quan tâm là một chuỗi thời gian biến đổi …

7 time-series  gaussian-process  data-imputation  stan