Saya ingat bukti bahwa teori probabilitas Bayesian adalah satu-satunya metode yang valid untuk mewakili kepercayaan, begitulah kira-kira kami mewakili kepercayaan oleh beberapa fungsi non-negatif atas beberapa domain hasil Keyakinan adalah sub-aditif ... Oleh karena itu, teori probabilitas...
Buku Kevin Murphy membahas masalah Hierarchical Bayesian klasik (awalnya dibahas dalam Johnson and Albert, 1999, p24): Misalkan kita mencoba memperkirakan tingkat kanker di NNNkota. Di setiap kota, kami mencicipi sejumlah individuNiNiN_i dan mengukur jumlah penderita kanker
Saya ingin menggabungkan data dari berbagai sumber. Katakanlah saya ingin memperkirakan properti kimia (misalnya koefisien partisi ): Saya memiliki beberapa data empiris, bervariasi karena kesalahan pengukuran di sekitar rata-rata. Dan, kedua, saya memiliki model yang memperkirakan perkiraan...
Saya mencoba memahami perbedaan antara menguji hipotesis nol (yaitu menguji bahwa probabilitas "tujuan" adalah sama di 2 populasi yang berbeda, mirip dengan prop.test dalam R) tes A / B menggunakan formula bayesian seperti dijelaskan di sini:
Saya memiliki model untuk mencapai perkiraan Bayesian ukuran populasi dan probabilitas deteksi dalam distribusi binomial semata-mata berdasarkan pada jumlah obyek yang diamati yang diamati : untuk . Untuk kesederhanaan, kita asumsikan bahwa N ditetapkan pada nilai yang sama dan tidak...
Sebagai bagian dari mereproduksi model yang saya jelaskan sebagian dalam pertanyaan tentang Stack Overflow ini, saya ingin mendapatkan sebidang distribusi posterior. Model (spasial) menggambarkan harga jual beberapa properti sebagai distribusi Bernoulli tergantung pada apakah properti itu mahal (1)...
Fungsi likelihood dari distribusi lognormal adalah: f(x;μ,σ)∝∏ni11σxiexp(−(lnxi−μ)22σ2)f(x;μ,σ)∝∏i1n1σxiexp(−(lnxi−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 ) dan Prioritas Jeffreys...
Prior yang tidak informatif lebih disukai dalam kasus di mana bias tidak dapat diterima (mis. Ruang sidang, dll.) Namun, bagi saya tampaknya masuk akal untuk menggunakan pendekatan frequentist saja. Mengapa pendekatan Bayesian bahkan memiliki prior non-informatif? Terima
Saya relatif baru dalam statistik Bayesian jadi harap bersikap lembut. Saya baru saja melakukan Perkiraan Bayesian Computation (ABC) untuk inferensi model multi-parameter. Sekarang saya mencari untuk melakukan pemeriksaan prediktif posterior pada parameter yang telah disimpulkan. Apa yang ingin...
Biasanya dikatakan bahwa prior pada statistik bayesian dapat dianggap sebagai faktor regularisasi karena mereka menghukum solusi di mana sebelumnya menempatkan kepadatan probabilitas rendah. Kemudian, diberikan model sederhana ini yang parameter MLE-nya
Saya punya pertanyaan tentang campuran prior konjugat. Saya belajar dan mengatakan campuran beberapa konjugasi beberapa kali ketika saya belajar bayesian. Saya bertanya-tanya mengapa teorema ini sangat penting, bagaimana kita akan menerapkannya ketika kita melakukan analisis Bayesian. Untuk lebih...
Saya mencoba memahami EM dan mencoba menyimpulkan parameter model ini menggunakan teknik ini, tetapi saya mengalami kesulitan memahami bagaimana memulainya: Jadi, saya memiliki model regresi linier tertimbang sebagai berikut di mana saya memiliki pengamatan dan pengamatan yang sesuai . Model...
Membiarkan ππ\pimenjadi target distribusi pada yang benar-benar secara kontinyu berkaitan dengan ukuran Lebesgue dimensional, yaitu:(Rd, B(Rd) )(Rd,B(Rd))(\mathbb{R}^d,\mathcal{B}(\mathbb{R^d}))ddd ππ\pi mengakui kepadatan wrt untuk dengan π(x1, . . .
Saya memiliki data yang menggambarkan seberapa sering suatu peristiwa berlangsung selama satu jam ("angka per jam", nph) dan berapa lama acara berlangsung ("durasi dalam detik per jam", dph). Ini adalah data asli: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732,...
Saya telah membaca jawaban yang ada di CrossValidated (plus tempat lain online) dan tidak dapat menemukan apa yang saya cari, tetapi tolong tunjukkan saya ke sumber yang ada jika saya melewatkannya. Katakanlah saya memiliki kumpulan data N = 1000 catatan, yang masing-masing dapat disampel secara...
Saya bertanya-tanya apakah ada bagian dari topik statistik frequentist yang harus diketahui sebelum mulai mempelajari statistik Bayesian. Suatu kali saya membaca bahwa kedua tren itu saling bertentangan; seperti misalnya analisis frequentist sangat didasarkan pada asumsi (hipotesis) yang dibuat...
Jika prior saya dimodelkan sebagai distribusi probabilitas kontinu, katakanlah, distribusi beta condong untuk mencerminkan bias saya terhadap model-model tertentu, bagaimana saya bisa menghitung probabilitas posterior? Tantangan bagi saya adalah menghitung probabilitas model yang diberikan, karena...
Komunitas SE, saya berharap mendapatkan wawasan tentang masalah berikut. Diberikan model regresi linier sederhana Di bawah fungsi kemungkinan Gaussian dengan istilah kesalahan homoseksual, distribusi bersyarat dari variabel dependen mengambil bentuk Saya menetapkan konjugat bersyarat (tidak...
Bayangkan bahwa kita mengambil sampel matriks kovarians dari distribusi Wishart oleh MCMC. Pada setiap iterasi, kami mendapatkan matriks sampel dari distribusi Wishart.SsayaSiS_i Pertanyaan : Mengingat jejak yang berisi semua sampel , dapatkah saya memplot korelasi otomatis sampel ini?S1, . ....
Apakah semua prior konjugasi harus berasal dari keluarga eksponensial? Jika tidak, keluarga apa yang diketahui memiliki / menghasilkan prior