Dies mag eine philosophische Frage sein, aber hier geht es weiter: In der Entscheidungstheorie wird das Risiko eines Bayes-Schätzers für in Bezug auf eine vorherige Verteilung on definiert .θ^( x )θ^(x)\hat\theta(x)& pgr; & THgr;& thgr; ∈ & THgr;θ∈Θ\theta\in\Thetaππ\piΘΘ\Theta...
Ich habe im Github-Repo nach Pymc gesucht und dieses Notizbuch gefunden: Variationsinferenz: Bayesianische Neuronale Netze Der Autor lobt die Vorzüge der bayesianischen / probabilistischen Programmierung, sagt dann aber weiter: Leider spielt die probabilistische Programmierung bei...
Die Bayesianische Datenanalyse (S. 64) sagt zu einem normalen Modell : Eine vernünftige vage vorherige Dichte für und unter der Annahme einer vorherigen Unabhängigkeit von Orts- und Skalenparametern ist einheitlich für oder äquivalent fürμμ\muσσ\sigma( μ , logσ)(μ,Logσ)(\mu, \log \sigma)p ( μ ,...
Wenn ich das richtig verstehe, ist in der Bayes'schen Statistik ein Parameter eine Zufallsvariable. Bei der Schätzung des Parameters wird eine vorherige Verteilung mit den Daten kombiniert, um eine hintere Verteilung zu erhalten. Frage: Wird jeder Datenpunkt (sowohl in der Stichprobe als auch...
Betrachten Sie die Bayes - posterior θ∣Xθ∣X\theta\mid X . Asymptotisch tritt ihr Maximum bei der Schätzung MLE θ , der nur die Wahrscheinlichkeit maximiert argmin θθ^θ^\hat \thetaargminθfθ(X)argminθfθ(X)\operatorname{argmin}_\theta\, f_\theta(X) . Alle diese Konzepte - Bayesianische Prioritäten,...
Ich arbeite an einem hochdimensionalen Inferenzproblem (ca. 2000 Modellparameter), für das wir eine MAP-Schätzung robust durchführen können, indem wir das globale Maximum des log-posterior unter Verwendung einer Kombination aus gradientenbasierter Optimierung und einem genetischen Algorithmus...
Es gibt viele Fragen (wie diese ) über eine Mehrdeutigkeit mit der Bayes'schen Formel im kontinuierlichen Fall. p(θ|x)=p(x|θ)⋅p(θ)p(x)p(θ|x)=p(x|θ)⋅p(θ)p(x)p(\theta | x) = \frac{p(x | \theta) \cdot p(\theta)}{p(x)} Oft entsteht Verwirrung aus der Tatsache , dass Definition der bedingten Verteilung...
Ich bin tagsüber Ingenieur. Obwohl sich der Großteil meiner Arbeit um das Modellieren dreht, machen wir im Allgemeinen ziemlich grundlegende Dinge. Ein "fortgeschrittenes" Modell wäre eine Monte-Carlo-Simulation, die unter Verwendung von R2-Tests validiert wurde. Derzeit gibt es in meinem Bereich...
Ich implementiere ein Bewertungssystem, das auf meiner Website verwendet werden soll, und ich denke, der Bayes'sche Durchschnitt ist der beste Weg, dies zu tun. Jeder Artikel wird von den Benutzern in sechs verschiedenen Kategorien bewertet. Ich möchte jedoch nicht, dass Gegenstände mit nur einer...
Ich bin daran interessiert, ein faktoranalyseähnliches Modell an Vermögensrenditen oder andere ähnliche latente Variablenmodelle anzupassen. Was sind gute Artikel zu diesem Thema zu lesen? Ich bin besonders daran interessiert, wie ich damit umgehen soll, dass ein Faktoranalysemodell unter einem...
Ich versuche, eine vorherige Verteilung für eine Bayes'sche Metaanalyse anzugeben. Ich habe die folgenden Informationen zu einer Zufallsvariablen: Zwei Beobachtungen: 3.0, 3.6 Ein Wissenschaftler, der die Variable untersucht, hat mir gesagt, dass ist und dass Werte bis 6 eine Wahrscheinlichkeit...
Angenommen, ich werde einige Proben aus einer Binomialverteilung erhalten. Eine Möglichkeit, meine Vorkenntnisse zu modellieren, ist eine Beta-Distribution mit den Parametern und . Soweit ich weiß, ist dies gleichbedeutend damit, in Versuchen "Köpfe" mal gesehen zu haben . Daher ist es eine gute...
Angenommen, die Menge, auf die wir schließen wollen, ist eine Wahrscheinlichkeitsverteilung. Wir wissen , ist alles , was die Verteilung von einem Satz kommt bestimmt, sagen, von einigen seiner Momente und wir haben ein vorrangiges .E.E.EQ.Q.Q Das Maximum-Entropie-Prinzip (MEP) besagt, dass das die...
... (optional) im Kontext von Google Web Optimizer. Angenommen, Sie haben zwei Gruppen und eine binäre Antwortvariable. Jetzt erhalten Sie folgendes Ergebnis: Original : 401 Studien, 125 erfolgreiche Studien Kombination 16 : 441 Studien, 141 erfolgreiche Studien Der Unterschied ist statistisch...
Ich bin daran interessiert, eine Bayesian Two Factor ANOVA in BUGS einzubauen oder ein R-Paket zu verwenden. Leider fällt es mir schwer, Ressourcen zu diesem Thema zu finden. Irgendwelche Vorschläge? Sogar ein Artikel, der den Ansatz beschreibt, wäre
Ich habe eine Bayes'sche logistische Regression in WinBugs eingebaut und sie hat einen Interaktionsbegriff. Etwa so: P r o b ( yich=1)=logit−1(a+b1∗xi+b2∗wi+b3∗xi∗wi)P.rÖb(yich=1)=lÖGicht- -1(ein+b1∗xich+b2∗wich+b3∗xich∗wich)\mathrm{Prob}(y_{i}=1) = \mathrm{logit}^{-1} (a + b_{1}*x_{i} +...
Lassen Sie mich zunächst einmal sagen, dass ich vor 38 Jahren einen Statistikkurs in der Ingenieurschule hatte. Also fliege ich hier blind. Ich habe die Ergebnisse von im Wesentlichen 18 separaten diagnostischen Tests für eine Krankheit. Jeder Test ist binär - ja / nein, ohne Schwellenwert, der...
Ich benötige einen Vorschlag für die Clustering-Methode (unbeaufsichtigte Klassifizierung) für ein Beratungsprojekt. Ich suche eine Methode, die hoffentlich die folgenden Eigenschaften hat: Das Thema meiner Studie hat drei Eigenschaften. Eine wird durch eine (nichteuklidische) Distanzmatrix...
Ich habe dies früher in der Woche gepostet und dann die Frage zurückgezogen, als ich eine gute Quelle gefunden habe, um nicht die Zeit der Leute zu verschwenden. Ich fürchte, ich habe nicht viel Fortschritte gemacht. Wenn ich versuche, hier ein guter Bürger zu sein, werde ich das Problem so klar...
Bitte schauen Sie sich zuerst das folgende kleine Problem an: Es gibt zwei nicht unterscheidbare Glühbirnen A und B. A blinkt rot mit Prob .8 und blau mit Prob .2; B rot mit .2 und blau .8. Jetzt mit 0,5 prob wird Ihnen entweder A oder B angezeigt. Sie sollten die Blitzfarbe beobachten, um eine...