Câu hỏi được gắn thẻ «uninformative-prior»

Tôi đang tìm kiếm các linh mục không thông tin để phân phối beta để làm việc với quy trình nhị thức (Hit / Miss). Tại lần đầu tiên tôi nghĩ về việc sử dụng tạo ra một PDF thống nhất, hoặc Jeffrey trước α = 0,5 , β = …

16 bayesian  prior  beta-distribution  uninformative-prior 

Tại sao thậm chí có linh mục không thông tin? Họ không cung cấp thông tin về . Vậy tại sao nên sử dụng chúng? Tại sao không chỉ sử dụng linh mục thông tin? Ví dụ: giả sử . Vậy thì có phải là thông tin trước cho không?θθ\thetaθ∈[0,1]θ∈[0,1] …

12 bayesian  uninformative-prior  jeffreys-prior 

Tôi đã xem qua hình ảnh này trong một bài đăng blog ở đây . Tôi đã thất vọng khi đọc bản tuyên bố không gợi ra biểu cảm khuôn mặt giống như tôi đối với anh chàng này. Vì vậy, những gì có nghĩa là tuyên bố rằng giả …

11 hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior 

Khi thực hiện hồi quy tuyến tính bayes, người ta cần gán trước cho độ dốc và chặn . Vì là một tham số vị trí, nên có ý nghĩa để gán đồng phục trước; Tuy nhiên, có vẻ như với tôi rằng là giống như một tham số quy …

10 regression  bayesian  uninformative-prior 

Chúng tôi có N mẫu, , từ phân phối đồng đều trong đó không xác định. Ước tính từ dữ liệu.XiXiX_i[0,θ][0,θ][0,\theta]θθ\thetaθθ\theta Vì vậy, quy tắc của Bayes ... f(θ|Xi)=f(Xi|θ)f(θ)f(Xi)f(θ|Xi)=f(Xi|θ)f(θ)f(Xi)f(\theta | {X_i}) = \frac{f({X_i}|\theta)f(\theta)}{f({X_i})} và khả năng là: 0≤Xi≤θif(Xi|θ)=∏Ni=11θf(Xi|θ)=∏i=1N1θf({X_i}|\theta) = \prod_{i=1}^N \frac{1}{\theta} (chỉnh sửa: khi cho tất cả và 0 khác …

10 bayesian  estimation  uniform  uninformative-prior 

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 

Tôi biết ưu tiên của Zellner là sử dụng dữ liệu để đặt thông tin trước, nhưng thực tế toàn bộ mô hình phụ thuộc vào dữ liệu. Có bất kỳ lý do khác?

9 regression  bayesian  uninformative-prior 

Tôi đã đọc những bình luận tuyệt vời về cách xử lý các giá trị bị thiếu trước khi áp dụng SVD, nhưng tôi muốn biết nó hoạt động như thế nào với một ví dụ đơn giản: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 …

8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 

Các linh mục không có thông tin được ưu tiên trong các trường hợp không chấp nhận sự thiên vị (ví dụ: phòng xử án, v.v.) Tuy nhiên, đối với tôi, nó chỉ có ý nghĩa khi sử dụng một cách tiếp cận thường xuyên thay thế. Tại sao cách …

8 bayesian  prior  uninformative-prior 

Hàm khả năng của phân phối logic là: f( X ; μ , σ) Alpha pinTôi11σxTôiđiểm kinh nghiệm( - ( lnxTôi- μ )22 σ2)f(x;μ,σ)αΠTôi1n1σxTôiđiểm kinh nghiệm⁡(-(ln⁡xTôi-μ)22σ2)f(x; \mu, \sigma) \propto \prod_{i_1}^n \frac{1}{\sigma x_i} \exp \left ( - \frac{(\ln{x_i} - \mu)^2}{2 \sigma^2} \right ) và Ưu tiên của Jeffreys là: p ( …

8 bayesian  prior  posterior  conjugate-prior  uninformative-prior 

Tôi đang làm việc trên một mô hình dựa trên một hàm tham số xấu xí đóng vai trò là một hàm hiệu chuẩn trên một phần của mô hình. Sử dụng một thiết lập Bayes, tôi cần có được các linh mục không cung cấp thông tin cho các …

8 bayesian  inference  prior  uninformative-prior