Ich habe zwei Fragen, Frage 1: Wie kann ich zeigen, dass die hintere Verteilung eine Beta-Verteilung ist, wenn die Wahrscheinlichkeit binomial und die vorherige eine Beta ist? Frage 2: Wie wirkt sich die Auswahl der vorherigen Parameter auf den posterioren Bereich aus? Sollten sie nicht alle...
Meine allgemeine Frage lautet: Warum bayesglmanstelle anderer Klassifizierungsmethoden verwenden? Hinweis: Ich interessiere mich nur für Vorhersage. Ich habe eine anständige Datenmenge (~ 100.000 obs). Ich bin der Meinung, dass die Stichprobengröße groß genug ist, um die Parameter einer regulären...
In einer MCMC-Implementierung hierarchischer Modelle mit normalen Zufallseffekten und einem Wishart-Prior für ihre Kovarianzmatrix wird typischerweise die Gibbs-Abtastung verwendet. Wenn wir jedoch die Verteilung der zufälligen Effekte ändern (z. B. auf Student's-t oder einen anderen), geht die...
Kann jemand erklären, warum das Integral in der posterioren Dichte möglicherweise nicht "analytisch nachvollziehbar" ist, wenn der von uns gewählte Prior nicht konjugiert ist?
In Bayesian Data Analysis , Kapitel 13, Seite 317, zweiter vollständiger Absatz, in den Modal- und Verteilungsnäherungen, haben Gelman et al. schreiben: Wenn der Plan darin besteht, die Inferenz durch den posterioren Modus von [dem Korrelationsparameter in einer bivariaten Normalverteilung]...
Ich erinnere mich an einen Beweis, dass die Bayes'sche Wahrscheinlichkeitstheorie die einzig gültige Methode zur Darstellung von Überzeugungen ist Wir repräsentieren den Glauben durch eine nicht negative Funktion in einem Bereich von Ergebnissen Überzeugungen sind subadditiv ... Daher ist die...
Kevin Murphys Buch behandelt ein klassisches hierarchisches Bayes'sches Problem (ursprünglich diskutiert in Johnson and Albert, 1999, p24): Angenommen, wir versuchen, die Krebsrate in Städten zu schätzen . In jeder Stadt untersuchen wir eine Anzahl von Personen und messen die Anzahl der Personen...
Ich möchte Daten aus verschiedenen Quellen kombinieren. Angenommen, ich möchte eine chemische Eigenschaft (z. B. einen Verteilungskoeffizienten ) abschätzen : Ich habe einige empirische Daten, die aufgrund von Messfehlern um den Mittelwert variieren. Und zweitens habe ich ein Modell, das eine...
Ich versuche den Unterschied zwischen zu verstehen Testen der Nullhypothese (dh Testen, dass die Wahrscheinlichkeit eines "Ziels" für 2 verschiedene Populationen gleich ist, ähnlich wie bei prop.test in R) ein A / B-Test unter Verwendung einer Bayes'schen Formel wie hier beschrieben:...
Ich habe ein Modell, um Bayes'sche Schätzungen der Populationsgröße NNN und der Erkennungswahrscheinlichkeit θθ\theta in einer Binomialverteilung zu erhalten, die ausschließlich auf der beobachteten Anzahl beobachteter Objekte basieren yyy: p(N,θ|y)∝Bin(y|N,θ)Np(N,θ|y)∝Bin(y|N,θ)N...
Als Teil der Reproduktion eines Modells, das ich teilweise in dieser Frage zum Stapelüberlauf beschrieben habe, möchte ich eine grafische Darstellung einer posterioren Verteilung erhalten. Das (räumliche) Modell beschreibt den Verkaufspreis einiger Immobilien als Bernoulli-Verteilung, je nachdem,...
Die Wahrscheinlichkeitsfunktion einer logarithmischen Normalverteilung ist: f( x ; μ , σ) ∝ ∏nich11σxichexp( - ( lnxich- μ )22 σ2)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 ) und...
Nicht informative Prioritäten werden in Fällen bevorzugt, in denen eine Voreingenommenheit nicht akzeptabel ist (z. B. Gerichtssäle usw.). Es scheint mir jedoch nur sinnvoll zu sein, stattdessen einen frequentistischen Ansatz zu verwenden. Warum hat der Bayes'sche Ansatz überhaupt einen nicht...
Ich bin relativ neu in der Bayes'schen Statistik, bitte seien Sie vorsichtig. Ich habe gerade eine ungefähre Bayes'sche Berechnung (ABC) durchgeführt, um auf ein Multi-Parameter-Modell zu schließen. Jetzt möchte ich eine posteriore prädiktive Überprüfung der abgeleiteten Parameter...
Es wird normalerweise gesagt, dass Prioritäten in der Bayes'schen Statistik als Regularisierungsfaktoren angesehen werden können, da sie Lösungen benachteiligen, bei denen der Prior eine geringe Wahrscheinlichkeitsdichte aufweist. Dann ist dieses einfache Modell gegeben, dessen MLE-Parameter sind:...
Ich habe Fragen zur Mischung der konjugierten Priors. Ich habe die Mischung aus konjugierten Priors ein paar Mal gelernt und gesagt, wenn ich Bayesianisch lerne. Ich frage mich, warum dieser Satz so wichtig ist und wie wir ihn anwenden werden, wenn wir eine Bayes'sche Analyse durchführen. Genauer...
Ich versuche, EM zu verstehen und Parameter dieses Modells mit dieser Technik abzuleiten, habe aber Probleme zu verstehen, wie ich anfangen soll: Ich habe also ein gewichtetes lineares Regressionsmodell wie folgt, wobei ich Beobachtungen und die entsprechenden Beobachtungen . Das Modell der...
Sei die Zielverteilung auf die absolut kontinuierlich zum dimensionalen Lebesgue-Maß geschrieben wird, dh:( R d , B ( R d ) ) dππ\pi(Rd,B(Rd))(Rd,B(Rd))(\mathbb{R}^d,\mathcal{B}(\mathbb{R^d}))ddd & pgr; ( x 1 , . . . , x d ) λ d λ d ( d x 1 , . . . , d x d ) = λ ( d x 1 ) ⋅ ⋅ ⋅ λ ( d x d...
Ich habe Daten, die beschreiben, wie oft ein Ereignis während einer Stunde stattfindet ("Anzahl pro Stunde", nph) und wie lange die Ereignisse dauern ("Dauer in Sekunden pro Stunde", dph). Dies sind die Originaldaten: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008,...
Ich habe vorhandene Antworten auf CrossValidated (und an anderer Stelle online) gelesen und kann nicht finden, wonach ich suche. Bitte verweise mich jedoch auf vorhandene Quellen, wenn ich sie verpasst habe. Angenommen, ich habe einen Datensatz mit N = 1000 Datensätzen, von denen jeder manuell...