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 + \
Di halaman wiki mereka , pengembang status Stan: Beberapa prinsip yang tidak kita sukai: invarian, Jeffreys, entropi Sebagai gantinya, saya melihat banyak rekomendasi distribusi normal. Sejauh ini saya menggunakan metode Bayesian yang tidak bergantung pada pengambilan sampel, dan agak senang...
Tampaknya ada perdebatan yang sedang berlangsung dalam komunitas Bayesian tentang apakah kita harus melakukan estimasi parameter Bayesian atau pengujian hipotesis Bayesian. Saya tertarik meminta pendapat tentang ini. Apa kekuatan dan kelemahan relatif dari pendekatan ini? Dalam konteks mana yang...
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...
Apakah penaksir Bayes kebal terhadap bias seleksi? Sebagian besar makalah yang membahas estimasi dalam dimensi tinggi, misalnya, seluruh data sekuens genom, akan sering menimbulkan masalah bias seleksi. Bias seleksi muncul dari fakta bahwa, meskipun kami memiliki ribuan calon prediktor, hanya...
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 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...
Membaca makalah "Forecasting at Scale" (alat peramalan FBProphet, lihat https://peerj.com/preprints/3190.pdf ) Saya menemukan istilah "jarang sebelumnya". Para penulis menjelaskan bahwa mereka menggunakan "jarang sebelumnya" dalam pemodelan vektor penyimpangan tingkat dari beberapa tingkat skalar ,...
(Pertanyaan ini terinspirasi oleh komentar dari Xi'an ini .) Diketahui bahwa jika distribusi sebelumnya tepat dan kemungkinan terdefinisi dengan baik, maka distribusi posterior tepat hampir pasti.π(θ)π(θ)\pi(\theta)L(θ|x)L(θ|x)L(\theta | x)π(θ|x)∝π(θ)L(θ|x)π(θ|x)∝π(θ)L(θ|x)\pi(\theta|x)\propto...
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...
Tampaknya distribusi binomial sangat mirip dalam bentuk dengan distribusi beta dan bahwa saya dapat men-parametrize kembali konstanta pada pdf agar terlihat sama. Jadi, mengapa kita perlu distribusi beta? Apakah itu untuk tujuan tertentu? Terima
Saya membaca slide Steven Scott tentang paket BSTS R (Anda dapat menemukannya di sini: slide ). Pada titik tertentu, ketika berbicara tentang memasukkan banyak regressor dalam model deret waktu struktural ia memperkenalkan spike dan slab prior dari koefisien regresi dan mengatakan bahwa mereka...
Mengingat rumus untuk estimasi MAP dari suatu parameter Mengapa diperlukan pendekatan MCMC (atau serupa), tidak bisakah saya mengambil turunannya, menetapkannya menjadi nol dan kemudian menyelesaikannya untuk
Pertanyaan komunitas Overflow Matematika ini meminta "contoh argumen buruk yang melibatkan penerapan teorema matematika dalam konteks non-matematika" dan menghasilkan daftar menarik matematika yang diterapkan secara patologis. Saya bertanya-tanya tentang contoh serupa dari penggunaan patologis...
Misalkan Anda memiliki variabel penjelas X=(X(s1),…,X(sn))X=(X(s1),…,X(sn)){\bf{X}} = \left(X(s_{1}),\ldots,X(s_{n})\right) mana sss mewakili koordinat yang diberikan. Anda juga memiliki variabel respons Y=(Y(s1),…,Y(sn))Y=(Y(s1),…,Y(sn)){\bf{Y}} = \left(Y(s_{1}),\ldots,Y(s_{n})\right) . Sekarang,...
Studi peristiwa tersebar luas di bidang ekonomi dan keuangan untuk menentukan pengaruh suatu peristiwa terhadap harga saham, tetapi hampir selalu didasarkan pada alasan yang sering. Regresi OLS - selama periode referensi yang berbeda dari jendela peristiwa - biasanya digunakan untuk menentukan...
Saya sedang membaca makalah teori Doug Bates pada paket lme4 R untuk lebih memahami seluk beluk model campuran, dan menemukan hasil yang menarik yang ingin saya pahami lebih baik, tentang menggunakan kemungkinan maksimum terbatas (REML) untuk memperkirakan varian. . Dalam bagian 3.3 pada kriteria...
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...