Die Bayes'sche Inferenz ist eine Methode der statistischen Inferenz, die darauf beruht, die Modellparameter als Zufallsvariablen zu behandeln und den Bayes'schen Satz anzuwenden, um subjektive Wahrscheinlichkeitsaussagen über die Parameter oder Hypothesen abzuleiten, abhängig vom beobachteten Datensatz.
Wie würden Sie im Klartext die Merkmale beschreiben, die das Bayes'sche vom frequentistischen Denken
Vielleicht das Konzept, warum es verwendet wird, und ein
Joris und Srikant des Austausch hier hat mich gefragt (wieder) , wenn meine internen Erklärungen für die Differenz zwischen Konfidenzintervall und glaubwürdigen Intervallen waren die richtige ist. Wie würden Sie den Unterschied
Welches ist das beste Einführungsbuch für Bayes-Statistiken? Bitte ein Buch pro
In einer Gruppe von Studenten sind 2 von 18 Linkshändern. Finden Sie die posteriore Verteilung der Linkshänder in der Bevölkerung unter der Annahme, dass sie zuvor nicht informativ waren. Fassen Sie die Ergebnisse zusammen. Laut Literatur sind 5-20% der Menschen Linkshänder. Berücksichtigen Sie...
Dieser xkcd-Comic (Frequentists vs. Bayesians) macht sich über einen Frequentist-Statistiker lustig, der ein offensichtlich falsches Ergebnis erzielt. Es scheint mir jedoch, dass seine Argumentation tatsächlich in dem Sinne richtig ist, dass sie der gängigen frequentistischen Methodik folgt. Meine...
Wir haben bereits mehrere Threads als p-Werte markiert , die viele Missverständnisse über sie aufdecken. Vor zehn Monaten hatten wir einen Thread über ein psychologisches Journal, das ppp Werte "verbot" . Jetzt sagt die American Statistical Association (2016) , dass wir mit unserer Analyse "nicht...
Wenn man sich für Statistik interessiert, wird die Dichotomie "Frequentist" vs. "Bayesian" bald alltäglich (und wer hat Nate Silvers " Das Signal und das Rauschen " überhaupt nicht gelesen ?). In Vorträgen und Einführungskursen ist die Sichtweise überwiegend häufig ( MLE- , Werte), aber es bleibt...
Ich weiß, dass dies von einem Comic stammt, der dafür bekannt ist, bestimmte analytische Tendenzen auszunutzen , aber nach ein paar Minuten des Starrens sieht es tatsächlich vernünftig aus. Kann mir jemand erklären, was dieses " modifizierte Bayes-Theorem "
Eine kürzlich gestellte Frage zum Unterschied zwischen Vertrauen und glaubwürdigen Intervallen veranlasste mich, den Artikel von Edwin Jaynes zu diesem Thema erneut zu lesen: Jaynes, ET, 1976. "Confidence Intervals vs Bayesian Intervals", in Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie, statistischen...
Ich beginne mit der Verwendung von dabble glmnetmit LASSO Regression , wo mein Ergebnis von Interesse dichotomous ist. Ich habe unten einen kleinen nachgebildeten Datenrahmen erstellt: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45,...
Inspiriert von einem Kommentar zu dieser Frage : Was halten wir in einem Prior für "uninformativ" - und welche Informationen sind in einem vermeintlich uninformativen Prior noch enthalten? Im Allgemeinen sehe ich den Prior in einer Analyse, bei der es sich entweder um eine Analyse vom Typ eines...
Hintergrund : Ich habe keine formelle Ausbildung in Bayes'scher Statistik (obwohl ich sehr daran interessiert bin, mehr zu lernen), aber ich weiß genug - glaube ich - um zu verstehen, warum viele das Gefühl haben, sie seien häufigen Statistiken vorzuziehen. Sogar die Studenten der Einführungsklasse...
Änderungen: Ich habe ein einfaches Beispiel hinzugefügt: Rückschluss auf den Mittelwert von . Ich habe auch leicht geklärt, warum die glaubwürdigen Intervalle, die nicht mit den Konfidenzintervallen übereinstimmen, schlecht sind.XiXiX_i Ich, ein ziemlich gläubiger Bayesianer, bin mitten in einer...
Auf Wikipedia heißt es: Die Mathematik [der Wahrscheinlichkeit] ist weitgehend unabhängig von jeder Interpretation der Wahrscheinlichkeit. Frage: Sollten wir dann, wenn wir mathematisch korrekt sein wollen, keine Interpretation der Wahrscheinlichkeit zulassen ? Sind also sowohl Bayesian als...
Dies ist keine Hausaufgabenfrage, sondern ein echtes Problem, mit dem unser Unternehmen konfrontiert ist. Vor kurzem (vor 2 Tagen) haben wir bei einem Händler die Herstellung von 10000 Produktetiketten bestellt. Der Händler ist eine unabhängige Person. Er lässt die Etiketten von außen herstellen...
Meine Frage im Titel ist selbsterklärend, aber ich möchte ihr einen Kontext geben. Die ASA veröffentlichte Anfang dieser Woche eine Erklärung „ zu p-Werten: Kontext, Prozess und Zweck “, in der verschiedene häufig vorkommende Missverständnisse des p-Werts umrissen und zur Vorsicht gedrängt wurden,...
Innerhalb der Statistik gab es viele Debatten zwischen Bayesianern und Frequentisten. Im Allgemeinen finde ich diese eher abstoßend (obwohl ich denke, dass es abgeklungen ist). Auf der anderen Seite habe ich einige Leute getroffen, die das Problem völlig pragmatisch beurteilen, und gesagt haben,...
In seinem Buch "All of Statistics" präsentiert Prof. Larry Wasserman das folgende Beispiel (11.10, Seite 188). Angenommen, wir haben eine Dichte , so daß , wobei ein bekannter (nicht - negativ, integrierbare) -Funktion, und die Normierungskonstante ist unbekannt
Ich verstehe, dass der Jeffreys-Prior unter Umparametrierung unveränderlich ist. Was ich jedoch nicht verstehe, ist, warum diese Eigenschaft gewünscht wird. Warum möchten Sie nicht, dass sich das Vorher bei einem Variablenwechsel