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...
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...
Saya mencoba untuk membungkus kepala saya di sekitar hasil Bayes Theorem yang diterapkan pada contoh mammogram klasik, dengan twist mammogram menjadi sempurna. Itu adalah, Timbulnya kanker:.01.01.01 Kemungkinan mammogram positif, mengingat pasien menderita kanker:111 Probabilitas mammogram...
Ketika saya membaca tentang jaringan Bayesian, saya menemukan istilah " Selimut Markov " dan sangat bingung dengan independensinya dalam grafik jaringan Bayesian. Selimut Markov secara singkat mengatakan bahwa setiap node hanya bergantung pada orang tuanya, anak-anak dan orang tua anak-anak [itu...
Telah ditunjukkan bahwa pilihan model ABC menggunakan faktor Bayes tidak direkomendasikan karena adanya kesalahan yang berasal dari penggunaan statistik ringkasan. Kesimpulan dalam makalah ini bergantung pada studi tentang perilaku metode populer untuk mendekati faktor Bayes (Algoritma...
Saya mencari tentang Bayesian Ridge Regression di Internet tetapi sebagian besar hasil yang saya dapatkan adalah tentang Bayesian Linear Regression. Saya ingin tahu apakah keduanya sama karena formulanya terlihat sangat
Apakah ada interpretasi silang validasi Bayesian, ML atau MDL? Bisakah saya mengartikan validasi silang sebagai melakukan pembaruan yang benar pada sebelumnya dibuat
Ketika saya mengetahui tentang Jeffrey sebelum kelas inferensi statistik lulusan saya, profesor saya membuatnya terdengar seperti menarik terutama karena alasan sejarah daripada karena siapa pun akan menggunakannya. Kemudian ketika saya mengambil analisis data Bayesian, kami tidak pernah diminta...
Saya mencoba mendapatkan sebelum Jeffrey untuk distribusi binomial negatif. Saya tidak bisa melihat di mana saya salah, jadi jika seseorang bisa membantu menunjukkan itu akan dihargai. Oke, jadi situasinya adalah ini: Saya akan membandingkan distribusi sebelumnya yang diperoleh menggunakan...
Saya sebelumnya belajar tentang distribusi sampling yang memberikan hasil bagi estimator, dalam hal parameter yang tidak diketahui. Misalnya, untuk distribusi sampel dan dalam model regresi linier Y_i = \ beta_o + \ beta_1 X_i + \
Berikut ini adalah kutipan dari Pengantar Bolstad untuk Statistik Bayesian . Untuk Anda yang ahli di luar sana, ini mungkin sepele tapi saya tidak mengerti bagaimana penulis menyimpulkan bahwa kami tidak perlu melakukan integrasi untuk menghitung probabilitas posterior untuk beberapa nilai ....
Menurut teorema Bayes, . Tetapi menurut teks ekonometrik saya, dikatakan bahwa . Kenapa seperti ini? Saya tidak mengerti mengapa diabaikan.P(y|θ)P(θ)=P(θ|y)P(y)P(y|θ)P(θ)=P(θ|y)P(y)P(y|\theta)P(\theta) = P(\theta|y)P(y)P(θ|y)∝P(y|θ)P(θ)P(θ|y)∝P(y|θ)P(θ)P(\theta|y) \propto...
Saya telah membaca tentang estimasi kemungkinan maksimum dan estimasi posteriori maksimum dan sejauh ini saya telah bertemu contoh konkret hanya dengan estimasi kemungkinan maksimum. Saya telah menemukan beberapa contoh abstrak estimasi posteriori maksimum, tetapi belum ada yang konkret dengan...
Sepertinya persyaratan penuh seringkali cukup sulit diperoleh, namun program seperti JAGS dan BUGS mendapatkannya secara otomatis. Dapatkah seseorang menjelaskan bagaimana mereka secara algoritmik menghasilkan persyaratan penuh untuk spesifikasi model yang
Saya membaca bab 13 "Adventures in Covariance" dalam buku ( hebat ) Statistical Rethinking oleh Richard McElreath di mana ia menyajikan model hierarkis berikut: ( Radalah matriks korelasi) Penulis menjelaskan bahwa itu LKJcorradalah informasi yang lemah sebelum bekerja sebagai pengatur...
The mgcvpaket untuk Rmemiliki dua fungsi untuk pas interaksi produk tensor: te()dan ti(). Saya memahami pembagian kerja dasar antara keduanya (menyesuaikan interaksi non-linear vs menguraikan interaksi ini menjadi efek utama dan interaksi). Yang tidak saya mengerti adalah mengapa te(x1, x2)dan...
Pertanyaan aktual saya ada di dua paragraf terakhir, tetapi untuk memotivasi mereka: Jika saya mencoba memperkirakan rata-rata dari variabel acak yang mengikuti distribusi normal dengan varian yang diketahui, saya telah membaca bahwa meletakkan seragam sebelum hasil rata-rata dalam distribusi...
Saya bertanya-tanya apakah interval prediksi dan interval kredibel mengevaluasi hal yang sama. Misalnya dengan regresi linier, ketika Anda memperkirakan interval prediksi dari nilai yang dipasang, Anda memperkirakan batas interval di mana Anda mengharapkan nilai Anda turun. Sebaliknya ke interval...
Dalam model hirarki data mana y ∼ Poisson ( λ ) λ ∼ Gamma ( α , β ) , dalam praktiknya biasanya memilih nilai-nilai ( α , β ) sedemikian rupa sehingga rata-rata dan varian distribusi gamma kira-kira sama dengan rerata dan ragam data y (mis., Clayton dan Kaldor, 1987 "Perkiraan Bayes Empiris dari...
Pada artikel wikipedia tentang Laplace smoothing (atau aditif smoothing), dikatakan bahwa dari sudut pandang Bayesian, ini sesuai dengan nilai yang diharapkan dari distribusi posterior, menggunakan distribusi Dirichlet simetris dengan parameter sebagai sebelumnya.αα\alpha Saya bingung...