Wir wissen, dass im Falle einer ordnungsgemäßen vorherigen Verteilung, P(θ∣X)=P(X∣θ)P(θ)P(X)P(θ∣X)=P(X∣θ)P(θ)P(X)P(\theta \mid X) = \dfrac{P(X \mid \theta)P(\theta)}{P(X)} ∝P(X∣θ)P(θ)∝P(X∣θ)P(θ) \propto P(X \mid \theta)P(\theta) . Die übliche Rechtfertigung für diesen Schritt ist, dass die...
Ich weiß, dass Priors nicht richtig sein müssen und dass die Likelihood-Funktion auch nicht zu 1 integriert wird. Aber muss der posterior eine korrekte Verteilung sein? Was sind die Implikationen, wenn es nicht ist /
Ich habe Probleme zu verstehen, was ein Bayes-Bootstrapping-Prozess ist und wie sich dieser von Ihrem normalen Bootstrapping unterscheidet. Und wenn jemand eine intuitive / konzeptionelle Überprüfung und einen Vergleich von beiden anbieten könnte, wäre das großartig. Nehmen wir ein Beispiel....
Wenn der Prior und die Wahrscheinlichkeit sehr unterschiedlich sind, tritt manchmal eine Situation auf, in der der Posterior keinem von beiden ähnlich ist. Siehe zum Beispiel dieses Bild, das Normalverteilungen verwendet. Obwohl dies mathematisch korrekt ist, scheint es nicht mit meiner...
Ich möchte mehr über nichtparametrische Bayesianische (und verwandte) Techniken erfahren. Mein Hintergrund liegt in der Informatik, und obwohl ich noch nie einen Kurs in Maß- oder Wahrscheinlichkeitstheorie belegt habe, habe ich nur ein begrenztes Maß an formaler Ausbildung in Wahrscheinlichkeits-...
Ich habe Log-Normalverteilungen als frühere Verteilungen für Skalenparameter verwendet (für Normalverteilungen, t-Verteilungen usw.), wenn ich eine ungefähre Vorstellung davon habe, wie die Skala aussehen soll, mich aber irren möchte, wenn ich sage, dass ich es nicht weiß viel darüber. Ich benutze...
Ich habe eine Reihe von Papieren durchgesehen, die jeweils den beobachteten Mittelwert und die SD einer Messung von in ihrer jeweiligen Stichprobe bekannter Größe, n , angeben . Ich möchte in einer neuen Studie, die ich entwerfe, die bestmögliche Vermutung über die wahrscheinliche Verteilung...
Hintergrund Eine der am häufigsten verwendeten Schwachstellen vor der Varianz ist das inverse Gamma mit den Parametern (Gelman 2006) .α = 0,001 , β= 0,001α=0.001,β=0.001\alpha =0.001, \beta=0.001 Diese Verteilung hat jedoch einen 90% von ungefähr .[ 3 × 1019, ∞
Ich muss ein Programm implementieren, das Datensätze basierend auf einigen Trainingsdaten in 2 Kategorien (wahr / falsch) klassifiziert, und ich habe mich gefragt, welchen Algorithmus / welche Methodik ich betrachten soll. Es scheint eine Menge von ihnen zur Auswahl zu geben - künstliches...
Präambel Dies ist ein langer Beitrag. Wenn Sie dies noch einmal lesen, beachten Sie bitte, dass ich den Fragenteil überarbeitet habe, obwohl das Hintergrundmaterial das gleiche bleibt. Außerdem glaube ich, dass ich eine Lösung für das Problem gefunden habe. Diese Lösung wird unten im Beitrag...
Einige Quellen sagen, dass die Wahrscheinlichkeitsfunktion keine bedingte Wahrscheinlichkeit ist, andere sagen, dass dies der Fall ist. Das ist sehr verwirrend für mich. Nach den meisten Quellen, die ich gesehen habe, sollte die Wahrscheinlichkeit einer Verteilung mit dem Parameter ein Produkt von...
Mit Stan und Frontend - Paketen rstanarmoder brmsich kann einfach Daten für den Bayesian analysiert , wie ich zuvor mit gemischten Modellen wie lme. Obwohl ich die meisten Bücher und Artikel von Kruschke-Gelman-Wagenmakers-etc auf meinem Schreibtisch habe, verraten diese nicht, wie ich die...
Einige Distributionen haben konjugierte Prioritäten, andere nicht. Ist diese Unterscheidung nur ein Unfall? Das heißt, Sie rechnen nach, und es funktioniert auf die eine oder andere Weise, aber es sagt Ihnen nichts wirklich Wichtiges über die Verteilung aus, außer der Tatsache selbst? Oder...
Wenn ich eine Monte-Carlo-Simulation für ein Problem programmiere und das Modell einfach genug ist, verwende ich ein sehr einfaches Gibbs-Sampling-Lehrbuch. Wenn es nicht möglich ist, Gibbs-Sampling zu verwenden, codiere ich das Lehrbuch Metropolis-Hastings, das ich vor Jahren gelernt habe. Der...
Ich habe kürzlich begonnen, Regressionsmischmodelle im Bayes'schen Rahmen unter Verwendung eines MCMC-Algorithmus (Funktion MCMCglmm in R) anzupassen. Ich glaube, ich habe verstanden, wie man die Konvergenz des Schätzprozesses diagnostiziert (Kurve, Geweke-Plot, Autokorrelation, posteriore...
Betrachten Sie rechtszensierte Beobachtungen mit Ereignissen zu den Zeitpunkten . Die Anzahl der anfälligen Personen zum Zeitpunkt ist und die Anzahl der Ereignisse zum Zeitpunkt ist .i n i i d it1, t2, …t1,t2,…t_1, t_2, \dotsichiinichnin_iichiidichdid_i Der Kaplan-Meier- oder Produktschätzer...
Ich wurde zur Jury bestellt. Ich bin mir der Relevanz der Statistik für einige Gerichtsverfahren bewusst. Zum Beispiel ist das Konzept des "Basiszinssatzes" und seine Anwendung auf Wahrscheinlichkeitsberechnungen manchmal - vielleicht immer - relevant. Welche statistischen Themen könnte eine...
Ich habe gerade etwas über Gibbs Sampling und Metropolis Hastings Algorithmus gelesen und habe ein paar Fragen. Soweit ich weiß, wird bei einer Gibbs-Stichprobe, wenn wir ein großes multivariates Problem haben, von der bedingten Verteilung abgetastet, dh eine Variable abgetastet, während alle...
Der Bayes-Satz P(model|data)=P(model)×P(data|model)P(data)P(model|data)=P(model)×P(data|model)P(data) P(\textrm{model}|\textrm{data}) = \frac{P(\textrm{model}) \times P(\textrm{data}|\textrm{model})}{P(\textrm{data})} Das ist alles in Ordnung. Aber ich habe irgendwo gelesen: Grundsätzlich ist...
Ich habe mehrere Imputationen verwendet, um eine Reihe vollständiger Datensätze zu erhalten. Ich habe bei jedem der vervollständigten Datensätze Bayes'sche Methoden verwendet, um die posterioren Verteilungen für einen Parameter zu erhalten (ein zufälliger Effekt). Wie kann ich die Ergebnisse für...