Saat ini saya mengikuti kursus PGM oleh Daphne Koller di Coursera. Dalam hal itu, kami umumnya memodelkan Bayesian Network sebagai grafik langsung penyebab dan efek dari variabel yang merupakan bagian dari data yang diamati. Tetapi pada tutorial dan contoh PyMC saya biasanya melihat bahwa itu tidak...
Saya membaca tentang kesimpulan Bayesian dan saya menemukan frasa "integrasi numerik dari kemungkinan marginal terlalu mahal" Saya tidak memiliki latar belakang matematika dan saya bertanya-tanya apa sebenarnya arti mahal di sini? Apakah hanya dalam hal kekuatan perhitungan atau ada sesuatu yang...
Saya memiliki kumpulan data deret waktu yang saya coba paskan dengan Hidden Markov Model (HMM) untuk memperkirakan jumlah status laten dalam data. Kode pseudo saya untuk melakukan ini adalah sebagai berikut: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ......
Saya sedang mempertimbangkan ruang besar (tetapi terbatas) model kompleksitas yang berbeda yang saya jelajahi menggunakan RJMCMC . Sebelumnya pada vektor parameter untuk setiap model cukup informatif. Dalam kasus apa (jika ada) yang harus saya khawatirkan dengan paradoks Jeffreys-Lindley yang...
Saya sudah sering mendengar ungkapan ini, tetapi tidak pernah sepenuhnya mengerti apa artinya. Ungkapan "properti frequentist yang baik" memiliki ~ 2.750 hits di google saat ini, 536 di scholar.google.com, dan 4 di stats.stackexchange.com . Hal terdekat yang saya temukan dengan definisi yang jelas...
Misalkan menunjukkan risiko Bayes dari estimator terhadap sebelumnya , misalkan menunjukkan himpunan semua prior pada ruang parameter , dan biarkan menunjukkan himpunan semua aturan keputusan (mungkin acak).δ π Π Θ Δr(π,δ)r(π,δ)r(\pi, \delta)δδ\deltaππ\piΠΠ\PiΘΘ\ThetaΔΔ\Delta Interpretasi...
Saya menggabungkan pendekatan Bayesian Model Averaging (BMA) dalam penelitian saya dan akan segera memberikan presentasi tentang pekerjaan saya kepada kolega saya. Namun, BMA tidak begitu terkenal di bidang saya, jadi setelah memberikan mereka semua teori dan sebelum benar-benar menerapkannya pada...
Ini adalah upaya pertama saya untuk seseorang yang datang dari kamp frequentist untuk melakukan analisis data Bayesian. Saya membaca sejumlah tutorial dan beberapa bab dari Bayesian Data Analysis oleh A. Gelman. Sebagai contoh analisis data pertama yang kurang lebih independen saya memilih adalah...
Dalam teorema Bayesian, , dan dari buku yang saya baca, disebut sebagai kemungkinan , tapi saya menganggap itu hanya probabilitas bersyarat dari diberikan , kan? p(x|y)p ( y| x)= p ( x | y) p ( y)p ( x )p(y|x)=p(x|y)p(y)p(x)p(y|x) = \frac{p(x|y)p(y)}{p(x)}p ( x | y)p(x|y)p(x|y)yxxxyyy The maksimum...
Dalam bukunya Doing Bayesian Data Analysis, John Kruschke menyatakan bahwa dalam menggunakan JAGS dari R ... estimasi mode dari sampel MCMC bisa agak tidak stabil karena estimasi tersebut didasarkan pada algoritma perataan yang bisa peka terhadap benjolan dan riak acak dalam sampel MCMC. (...
Saya menggunakan Bayes untuk memecahkan masalah pengelompokan. Setelah melakukan beberapa perhitungan saya berakhir dengan kebutuhan untuk mendapatkan rasio dua probabilitas: P(A)/P(B)P(A)/P(B)P(A)/P(B) untuk dapat memperoleh . Probabilitas ini diperoleh dengan mengintegrasikan dua KDE...
Ini lebih merupakan sejarah pertanyaan sains, tapi saya harap ada di topik di sini. Saya pernah membaca bahwa Thomas Bayes hanya berhasil menemukan teorema Bayes untuk kasus khusus seragam sebelumnya, dan bahkan kemudian ia berjuang dengan itu, tampaknya. Mempertimbangkan betapa sepele teorema...
Dalam buku PRML Bishop, ia mengatakan bahwa, overfitting adalah masalah dengan Estimasi Kemungkinan Maksimum (MLE), dan Bayesian dapat menghindarinya. Tapi saya pikir, overfitting adalah masalah lebih banyak tentang pemilihan model, bukan tentang metode yang digunakan untuk melakukan estimasi...
Saya ingin memahami uji pasti fisher dengan lebih baik, jadi saya menyusun contoh mainan berikut ini, di mana f dan m berhubungan dengan pria dan wanita, dan n dan y berhubungan dengan "konsumsi soda" seperti ini: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Jelas, ini adalah penyederhanaan yang...
Selain kegunaan, apakah ada pembenaran epistemik (matematika, filosofis, heuristik, dll) untuk menggunakan prior konjugat? Atau sebagian besar hanya karena biasanya pendekatan yang cukup baik dan membuat banyak hal lebih
Apa perbedaan antara paradigma Bayesian obyektif dan subyektif? Obyek atau prosedur apa yang mereka definisikan atau tafsirkan secara berbeda? Apakah ada perbedaan dalam pilihan metode
Apa definisi dari prior-semi-konjugat dan dari kondisi konjugat bersyarat ? Saya menemukannya di Analisis Data Bayesian Gelman , tetapi saya tidak dapat menemukan definisi
Ketika infering presisi matriks ΛΛ\boldsymbol{\Lambda} dari distribusi normal digunakan untuk menghasilkan NNN vektor D-dimensi x1,..,xNx1,..,xN\mathbf{x_1},..,\mathbf{x_N} xi∼N(μ,Λ−1)xi∼N(μ,Λ−1)\begin{align} \mathbf{x_i} &\sim \mathcal{N}(\boldsymbol{\mu, \Lambda^{-1}}) \\ \end{align} kita...
Kami sedang menyelidiki uji statistik Bayesian, dan menemukan fenomena aneh (bagi saya setidaknya). Pertimbangkan kasus berikut: kami tertarik untuk mengukur populasi mana, A atau B, yang memiliki tingkat konversi yang lebih tinggi. Untuk pemeriksaan kewarasan, kami menetapkan , yaitu...
Saya memiliki dataset yang sangat besar dan sekitar 5% nilai acak hilang. Variabel-variabel ini berkorelasi satu sama lain. Contoh berikut dataset R hanyalah contoh mainan dengan data berkorelasi dummy. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE),...