Saya memperkirakan beberapa matriks kovarians terbalik dari serangkaian pengukuran di berbagai subpopulasi menggunakan wishart sebelum di jags / rjags / R. Alih-alih menentukan matriks skala dan derajat kebebasan pada matriks kovarians terbalik sebelumnya (distribusi wishart), saya ingin...
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...
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)...
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...
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
Dalam implementasi MCMC model hirarkis, dengan efek acak normal dan Wishart sebelum matriks kovariannya, sampling Gibbs biasanya digunakan. Namun, jika kita mengubah distribusi efek acak (mis. Ke Student's-t atau yang lain), konjugasinya hilang. Dalam hal ini, apa yang akan menjadi distribusi...
Kenapa Hierarkis? : Saya sudah mencoba meneliti masalah ini, dan dari apa yang saya pahami, ini adalah masalah "hierarkis", karena Anda membuat pengamatan tentang pengamatan dari suatu populasi, daripada membuat pengamatan langsung dari populasi itu. Referensi:
Saya ingin memperkirakan GLM hirarkis tetapi dengan pemilihan fitur untuk menentukan kovariat mana yang relevan pada tingkat populasi untuk dimasukkan. Misalkan saya punya GGGgrup dengan pengamatan dan kemungkinan kovariat Yaitu, saya memiliki matriks desain kovariat , hasil . Koefisien pada...
Katakanlah saya memiliki percobaan di mana saya menguji waktu reaksi sejumlah subjek di mana setiap subjek membuat banyak percobaan waktu reaksi. Dalam kerangka Bayesian, waktu reaksi ( ) dapat dimodelkan oleh model hierarkis dengan distribusi sebelumnya baik pada tingkat subjek maupun untuk...