Ich verwende die Formel aus dem Bayes'schen Ab-Test , um die Ergebnisse des AB-Tests nach der Bayes'schen Methode zu berechnen. Pr(pB>pA)=∑i=0αB−1B(αA+i,βB+βA)(βB+i)B(1+i,βB)B(αA,βA)Pr(pB>pA)=∑i=0αB−1B(αA+i,βB+βA)(βB+i)B(1+i,βB)B(αA,βA) \Pr(p_B > p_A) = \sum^{\alpha_B-1}_{i=0}...
Ich bin verwirrt darüber, wie die posteriore prädiktive Verteilung für die Bayes'sche lineare Regression nach dem hier auf Seite 3 beschriebenen und unten kopierten Grundfall bewertet werden soll. p ( y~∣ y)=∫p(y~∣β,σ2)p(β,σ2∣y)p(y~∣y)=∫p(y~∣β,σ2)p(β,σ2∣y) p(\tilde y \mid y) = \int p(\tilde y \mid...
Nehmen Sie ein allgemeines lineares Gaußsches Zustandsraummodell (SSM) (auch bekannt als dynamisches lineares Modell DLM): Xt+1YVtWt=FXt+Vt=HXt+Wt∼N(0,Q)∼N(0,R)Xt+1=FXt+VtY=HXt+WtVt∼N(0,Q)Wt∼N(0,R)\begin{align} X_{t+1} &= FX_t + V_t \\ Y &= HX_t+W_t \\[10pt] V_t &\sim N(0,Q) \\ W_t &\sim N(0,R) \\...
Angenommen, ich versuche, eine Wahrscheinlichkeitsfunktion, die exponentiell verteilt ist, neu zu parametrisieren. Wenn meine ursprüngliche Wahrscheinlichkeitsfunktion lautet: p(y∣θ)=θe−θyp(y∣θ)=θe−θy p(y \mid \theta) = \theta e^{-\theta y} und ich möchte es mit neu parametrisieren , da keine...
Wenn man eine Bayes'sche lineare Regression durchführt, muss man der Steigung einen Prior zuweisen und abfangen . Da ein Standortparameter ist, ist es sinnvoll, einen einheitlichen Prior zuzuweisen. Es scheint mir jedoch, dass einem Skalenparameter ähnelt und es unnatürlich erscheint, vorher eine...
Ich verwende derzeit einen Bayes'schen Ansatz, um Parameter für ein Modell zu schätzen, das aus mehreren ODEs besteht. Da ich 15 Parameter zu schätzen habe, ist mein Abtastraum 15-dimensional und meine Suche nach posteriorer Verteilung scheint viele lokale Maxima zu haben, die durch große Regionen...
Oder welche Bedingungen garantieren das? Im Allgemeinen (und nicht nur bei normalen und binomialen Modellen) ist der Hauptgrund, der diese Behauptung gebrochen hat, vermutlich die Inkonsistenz zwischen dem Stichprobenmodell und dem vorherigen, aber was noch? Ich beginne mit diesem Thema, daher...
Betrachten Sie die posteriore Dichtefunktion, die (wie üblich) durch mit vorheriger Dichte und Verteilung der Beobachtungen , abhängig vom Parameterwert .π f ( ⋅ ; θ ) n x 1 , … , x n θπ( θ ) ∏i = 1nf( xich;; θ ) ,π(θ)∏i=1nf(xi;θ), \pi(\theta) \prod_{i=1}^n f(x_i;\theta),ππ\pif( ⋅ ; θ...
Wenn ich einen Jeffreys prior für einen Binomialwahrscheinlichkeitsparameter impliziert dies die Verwendung einer -Verteilung.θθ\thetaθ∼beta(1/2,1/2)θ∼beta(1/2,1/2)\theta \sim beta(1/2,1/2) Wenn ich auf einen neuen Bezugsrahmen - Transformations dann klar nicht auch als verteiltes Verteilung. φ b e...
Ich frage mich, was der Unterschied zwischen diesen beiden Arten von Priors ist: Nicht informativ Unsachgemäß
Seit einem Jahr höre ich viel über PP-Frameworks ( Probabilistic Programming ) wie PyMC3 und Stan und wie großartig PP ist. Und heute hat mir jemand diesen Link mitgeteilt: Pyro: eine Deep Probabilistic Programming Language Ich verfolge jedoch nicht wirklich das Besondere daran, da es sich so...
Als ich anfing, über Kalman-Filter zu lesen, dachte ich, dass es sich um einen Sonderfall des ARIMA-Modells handelt (nämlich ARIMA (0,1,1)). Aber tatsächlich scheint die Situation komplizierter zu sein. Zunächst kann ARIMA zur Vorhersage und Kalman-Filter zur Filterung verwendet werden. Aber sind...
Ich frage mich, ob bedingte Wahrscheinlichkeiten nur im Bayesianismus vorkommen oder ob sie eher ein allgemeines Konzept sind, das von mehreren Denkschulen unter Statistikern / Wahrscheinlichkeitsleuten geteilt wird. Ich gehe davon aus, dass dies der Fall ist, da ich davon ausgehe, dass niemand...
Ich würde gerne einige "Beispiele aus der Praxis" für den Unterricht in Bayes'scher Statistik finden. Die Bayes'sche Statistik ermöglicht es, Vorkenntnisse formal in eine Analyse einzubeziehen. Ich möchte den Studenten einige einfache Beispiele aus der Praxis von Forschern geben, die Vorkenntnisse...
Standardunterricht besagt, dass Sensitivität und Spezifität Eigenschaften des Tests sind und unabhängig von der Prävalenz. Aber ist das nicht nur eine Annahme? Harrisons Prinzipien der Inneren Medizin 19. Ausgabe sagt Es ist seit langem behauptet worden, dass Sensitivität und Spezifität...
Ich bin in einem der Online-Kurse auf diese Folien (Folie 16 und 17) gestoßen. Der Ausbilder versuchte zu erklären, wie die maximale posteriore Schätzung (MAP) tatsächlich die Lösung L(θ)=I[θ≠θ∗]L(θ)=I[θ≠θ∗]L(\theta) = \mathcal{I}[\theta \ne \theta^{*}] , wobei θ∗θ∗\theta^{*} der wahre Parameter...
Ich modelliere die Ausbreitung von Pflanzen mithilfe einer verallgemeinerten Normalverteilung ( Wikipedia-Eintrag ), die die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion hat: b2aΓ(1/b)e−(da)bb2aΓ(1/b)e−(da)b \frac{b}{2a\Gamma(1/b)} e^{-(\frac{d}{a})^b} Dabei ist die zurückgelegte Strecke, ein...
Der Dirichlet-Prozess und der Gauß-Prozess werden oft als "Verteilungen über Funktionen" oder "Verteilungen über Verteilungen" bezeichnet. Kann ich in diesem Fall sinnvoll über die Dichte einer Funktion unter einem Hausarzt sprechen? Das heißt, haben der Gaußsche Prozess oder der Dirichlet-Prozess...
Geschlossen . Diese Frage basiert auf Meinungen . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage, damit sie durch Bearbeiten dieses Beitrags mit Fakten und Zitaten beantwortet werden kann . Geschlossen im vergangenen Jahr . Beim...
Ich muss die Ausfallrate (als deterministisch angegeben) basierend auf der neuen Ausfallrate für dasselbe System aktualisieren (es ist auch eine deterministische). Ich las über konjugierte Prioritäten und die Gammaverteilung als Konjugat für den Poisson-Prozess. Ich kann auch den Mittelwert von...