Bei der Durchführung einer Bayes'schen Analyse ist die Autokorrelation der MCMC-Proben zu überprüfen. Aber ich verstehe nicht, was diese Autokorrelation verursacht. Hier sagen sie das Proben mit hoher Autokorrelation [von MCMC] werden häufig durch starke Korrelationen zwischen Variablen verursacht....
Auf Seite 146 der Bayes'schen Datenanalyse von Gelman erläutert Gelman den Bayes'schen p-Wert, um die Anpassung des Modells zu überprüfen. Die Idee ist, die beobachteten Daten ( ) mit Daten zu vergleichen, die vom Modell generiert werden könnten, wenn wir das Experiment replizieren ( ).yyyyr e...
Was sind die neuesten Alternativen zu Gaußschen Prozessen (GP) für nichtparametrische nichtlineare Regression mit Vorhersageunsicherheit, wenn die Größe des Trainingssatzes für Vanille-Allgemeinmediziner unerschwinglich wird, aber immer noch nicht sehr groß ist? Details meines Problems sind: Der...
Betrachten Sie einen Trainingsdatensatz , ein durch parametrisiertes Wahrscheinlichkeitsmodell und ein vorheriges P (\ theta) . Für einen neuen Datenpunkt x ^ * können wir P (x ^ *) berechnen mit:XXXθθ\thetaP(θ)P(θ)P(\theta)x∗x∗x^*P(x∗)P(x∗)P(x^*) ein vollständig bayesianischer Ansatz: die...
Ich habe eine Frage zur Bayes'schen Aktualisierung. Im Allgemeinen bezieht sich die Bayes'sche Aktualisierung auf den Prozess des Erhaltens des Seitenzahns aus einer vorherigen Glaubensverteilung. Alternativ könnte man den Begriff so verstehen, dass der hintere Teil des ersten Schritts als...
Dies hängt nicht direkt mit meiner anderen Frage zusammen , obwohl das Thema dasselbe ist. Es ist höchstwahrscheinlich auch eine sehr triviale Frage, aber nehmen Sie sie mit :) Ich habe mit einem Kollegen über die Verwendung der Gaußschen Prozessregression gesprochen und er hat zwei Behauptungen...
Wir wissen, dass confidence intervalnicht für die Wahrscheinlichkeitsaussage verwendet werden kann, dies ist etwas, für das reserviert ist credible interval. Die am häufigsten verwendeten frequentistischen Techniken (z. B. Konfidenzintervalle für Mittelwerte und Proportionen) entsprechen jedoch...
Laut Karl Popper sind nur fälschbare Hypothesen wirklich wissenschaftlich (zitiert Wikipedia ): Keine Anzahl positiver Ergebnisse auf der Ebene experimenteller Tests kann eine wissenschaftliche Theorie bestätigen, aber ein einziges Gegenbeispiel ist logisch entscheidend: Es zeigt, dass die...
Ich studiere derzeit "Gaußsche Prozesse für maschinelles Lernen" und in Kapitel 3 heißt es, dass das hintere (Gleichung 3.10) und das latente Die Variable posterior (Gleichung 3.9) kann aufgrund der Sigmoidwahrscheinlichkeiten in (3.9) und der Sigmoidfunktion in (3.10) im Allgemeinen nicht...
Ein Bayes-Schätzer minimiert das Bayes-Risiko. Insbesondere genau dann, wenn δΛ=argminBR(Λ,δ):=∫R(θ,δ)dΛ(θ)=∫(∫L(θ,δ(x))dx)dΛ(θ)δΛ=argminBR(Λ,δ):=∫R(θ,δ)dΛ(θ)=∫(∫L(θ,δ(x))dx)dΛ(θ)\delta_{\Lambda} = \arg\min \operatorname{BR}(\Lambda,\delta) := \int R(\theta, \delta) d \Lambda(\theta) = \int...
Ich bin sechs Jahre in einer Geschäftsrolle und habe einen Bachelor in Physik und angewandter Mathematik / Statistik. Sean Carrolls (Caltech-Physiker) "The Big Picture" hat mich auf die Idee gebracht, dass die Bayes'sche Statistik eine nützliche Art ist, über alles nachzudenken - Sie haben...
In vielen Lehrbüchern wird, wenn ein Bayes'sches Modell vorgestellt wird, beispielsweise ein klassisches Normal-Normal-Modell, kurz erwähnt, dass die Versuche austauschbar sein müssen. Ich frage mich, warum dies notwendig ist und was schief geht, wenn die Austauschbarkeit nicht funktioniert. Hat...
Ich bin ein Statistikstudent. Ich versuche, die klassischen und objektiven Definitionen der Wahrscheinlichkeit zu verstehen und wie sie mit der frequentistischen und bayesianischen Folgerung zusammenhängen. Mir ist nicht klar, warum die klassische Wahrscheinlichkeit mit der frequentistischen...
Es gibt etwas, das mich an Max-Likelihood-Schätzern verwirrt. Angenommen, ich habe einige Daten und die Wahrscheinlichkeit unter einem Parameterμμ\mu ist L(D|μ)=e−(.7−μ)2L.(D.|μ)=e- -(.7- -μ)2 L(D|\mu) = e^{-(.7-\mu)^2} Dies ist als die Wahrscheinlichkeit einer Gaußschen Skalierung erkennbar. Jetzt...
In seinen Blog-Posts sagt Andrew Gelman, er sei kein Fan von Bayes'schen Hypothesentests (siehe hier: http://andrewgelman.com/2009/02/26/why_i_dont_like/ ), und wenn ich mich nicht falsch erinnere, denke ich, dass er sagt auch, dass das Testen von häufig auftretenden Hypothesen auch Mängel...
Könnte jemand erklären, warum Richard McElreath sagt, dass der genaue Test von Fisher in seinem ausgezeichneten Bayes'schen Einführungsbuch ( Statistical Rethinking ) selten angemessen verwendet wird ? Als Referenz ist der Kontext unten: Warum reichen die Tests für innovative Forschung nicht...
Um zu veranschaulichen, was ich meine, betrachten Sie bitte das folgende hypothetische Szenario: Die Lieblingszahl einer Person wird mit der atomlosen Dichtefunktion zufällig verteilt .x ∈ [ - 1 , 1 ]x∈[−1,1]x\in[-1,1]f( x )f(x)f(x) Nehmen wir außerdem an, dass diese Person (nachdem sie erkannt...
In einem Lehrbuch gibt es ein Hausaufgabenproblem, bei dem die Richtigkeit einer bestimmten posterioren Verteilung überprüft werden soll, und ich habe ein kleines Problem damit. Das Setup besteht darin, dass Sie ein logistisches Regressionsmodell mit einem Prädiktor haben und eine falsche Uniform...
Eine der Annahmen in einem Modell ist die bedingte Abhängigkeit zwischen Zufallsvariablen in der gemeinsamen vorherigen Verteilung. Betrachten Sie das folgende Modell: p ( a , b | X.) ∝ p ( X.| a,b)p(a,b)p(a,b|X)∝p(X|a,b)p(a,b)p(a,b|X) \propto p(X|a,b)p(a,b) Nehmen wir nun eine...
Ich habe kürzlich den folgenden Absatz auf Wikipedia gelesen : Bayes'sche Intervalle behandeln ihre Grenzen als fest und den geschätzten Parameter als Zufallsvariable , während häufig auftretende Konfidenzintervalle ihre Grenzen als Zufallsvariablen und den Parameter als festen Wert behandeln. Ich...