Saya mencari prior yang tidak informatif untuk distribusi beta agar dapat bekerja dengan proses binomial (Hit / Miss). Pada awalnya saya berpikir tentang menggunakan α=1,β=1α=1,β=1\alpha=1, \beta=1 yang menghasilkan PDF yang seragam, atau Jeffrey sebelumnya α=0.5,β=0.5α=0.5,β=0.5\alpha=0.5,...
Mengapa bahkan memiliki prior non-informatif? Mereka tidak memberikan informasi tentang . Jadi mengapa menggunakannya? Mengapa tidak hanya menggunakan prior informatif? Misalnya, misalkan . Lalu apakah adalah non-informatif sebelum ?θ ∈ [ 0 , 1 ] θ ∼ U ( 0 , 1 ) θθθ\thetaθ ∈ [ 0 , 1 ]θ∈[0,1] \theta...
Saya menemukan gambar ini di sebuah posting blog di sini . Saya kecewa karena membaca pernyataan itu tidak menghasilkan ekspresi wajah yang sama bagi saya seperti yang terjadi pada orang ini. Jadi, apa yang dimaksud dengan pernyataan bahwa hipotesis nol adalah seberapa sering pengekspresi...
Saya mencoba menyesuaikan model waktu-diskrit dalam R, tapi saya tidak yakin bagaimana melakukannya. Saya telah membaca bahwa Anda dapat mengatur variabel dependen dalam baris yang berbeda, satu untuk setiap pengamatan waktu, dan menggunakan glmfungsi dengan logit atau tautan cloglog. Dalam hal...
Kami memiliki sampel N, XiXiX_i , dari distribusi seragam mana tidak diketahui. Perkirakan dari data.[0,θ][0,θ][0,\theta]θθ\thetaθθ\theta Jadi, aturan Bayes ... f(θ|Xi)=f(Xi|θ)f(θ)f(Xi)f(θ|Xi)=f(Xi|θ)f(θ)f(Xi)f(\theta | {X_i}) = \frac{f({X_i}|\theta)f(\theta)}{f({X_i})} dan kemungkinannya...
Ketika melakukan regresi linear bayesian, kita perlu menetapkan prior untuk kemiringan dan mencegat . Karena adalah parameter lokasi, masuk akal untuk menetapkan seragam sebelumnya; Namun, bagi saya tampaknya mirip dengan parameter skala dan tampaknya tidak wajar untuk menetapkan seragam sebelum...
Saya tahu prior Zellner menggunakan data untuk mengatur informasi sebelumnya, tetapi sebenarnya seluruh model tergantung pada data. Apakah ada alasan
Saya sedang mengerjakan model yang mengandalkan fungsi parametrized jelek yang berfungsi sebagai fungsi kalibrasi pada bagian model. Menggunakan pengaturan Bayesian, saya perlu mendapatkan prior non-informatif untuk parameter yang menggambarkan fungsi saya. Saya tahu bahwa idealnya, saya harus...
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 telah membaca komentar yang bagus mengenai bagaimana menangani nilai yang hilang sebelum menerapkan SVD, tetapi saya ingin tahu cara kerjanya dengan contoh sederhana: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Mengingat matriks di atas, jika saya menghapus...