Ich weiß, dass Zellners Prior Daten verwendet, um vorherige Informationen festzulegen, aber tatsächlich hängt das gesamte Modell von den Daten ab. Gibt es einen anderen
Ich weiß, dass Zellners Prior Daten verwendet, um vorherige Informationen festzulegen, aber tatsächlich hängt das gesamte Modell von den Daten ab. Gibt es einen anderen
Beispiele: Ich habe einen Satz in der Stellenbeschreibung: "Java Senior Engineer in UK". Ich möchte ein Deep-Learning-Modell verwenden, um es als zwei Kategorien vorherzusagen: English und IT jobs. Wenn ich ein traditionelles Klassifizierungsmodell verwende, kann es nur 1 Etikett mit...
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...
Ich verwende die Softmax-Regression für ein Klassifizierungsproblem mit mehreren Klassen. Ich habe nicht für jede Klasse die gleichen vorherigen Wahrscheinlichkeiten. Ich weiß aus der logistischen Regression (Softmax-Regression mit 2 Klassen), dass die vorherigen Wahrscheinlichkeiten der Klassen...
Der Wikipedia-Artikel über die Gamma-Verteilung listet zwei verschiedene Parametrisierungsmethoden auf, von denen eine in der Bayes'schen Ökonometrie häufig verwendet wird: und , ist Formparameter, ist Geschwindigkeitsparameter.α βα > 0α>0\alpha>0β> 0β>0\beta>0αα\alphaββ\beta X.∼ G a m...
Vorausgesetzt, dass die hintere Schätzung von einer normalen Wahrscheinlichkeit und eines inversen Gammas vor σ 2 ist:σ′2σ′2\sigma'^{2}σ2σ2\sigma^2 σ′2∼IG(α+n2,β+∑ni=1(yi−μ)22)σ′2∼IG(α+n2,β+∑i=1n(yi−μ)22)\sigma'^{2}\sim\textrm{IG}\left(\alpha + \frac{n}{2}, \beta...
Ich arbeite an einem Modell, das auf einer hässlichen parametrisierten Funktion beruht, die als Kalibrierungsfunktion für einen Teil des Modells fungiert. Bei Verwendung einer Bayes'schen Einstellung muss ich nicht informative Prioritäten für die Parameter erhalten, die meine Funktion beschreiben....
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...
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]...
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 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...
Wie kann ich die hintere Wahrscheinlichkeit berechnen, wenn mein Prior als kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsverteilung modelliert wird, beispielsweise als Beta-Verteilung, die verzerrt ist, um meine Neigung zu bestimmten Modellen widerzuspiegeln? Die Herausforderung für mich besteht darin, die...
Ich lese gerade Artikel über probabilistische PCA und frage mich, warum der Gaußsche Prior (und nicht irgendein anderer Prior) für die latenten Variablen ausgewählt wurde. Ist es nur, weil es einfach ist oder gibt es einen anderen Grund? Verweise: Tipping & Bishop, 1999, Probabilistische...
Ich habe die großartigen Kommentare zum Umgang mit fehlenden Werten vor dem Anwenden von SVD gelesen, möchte aber anhand eines einfachen Beispiels wissen, wie dies funktioniert: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Wenn ich in der obigen Matrix die NA-Werte...
Im Wikipedia-Eintrag für das Akaike-Informationskriterium lesen wir unter Vergleich mit BIC (Bayesianisches Informationskriterium), dass ... AIC / AICc hat theoretische Vorteile gegenüber BIC ... AIC / AICc leitet sich aus Informationsprinzipien ab; BIC ist nicht ... BIC hat einen Prior von 1 / R...
Ich versuche, die Grundlagen der Bayes'schen Entscheidung zu lernen, und bin auf den Ausdruck "richtiger Prior" gestoßen, aber ich verstehe nicht wirklich, was das bedeutet. Weiß
Wenn meine Wahrscheinlichkeit die Form einer Beta-Verteilung hat und ich Jeffreys 'Prior für seine Parameter verwenden möchte, welche Form hat der Prior? Für einige Distributionen ist es ziemlich einfach zu berechnen. Im Binomialfall ergibt die Erwartung der zweiten Ableitung beispielsweise...
Ein Ansatz zum Modellvergleich in einem Bayes'schen Rahmen verwendet eine Bernoulli-Indikatorvariable, um zu bestimmen, welches von zwei Modellen wahrscheinlich das "wahre Modell" ist. Bei der Anwendung von MCMC-basierten Werkzeugen zum Anpassen eines solchen Modells werden häufig Pseudo-Priors...
Jeder Bayes-Schätzer ist nach meinem besten Wissen zulässig. (Verwandte Fragen - 1 , 2. ) Ich erinnere mich, dass mein Professor einmal während einer Vorlesung erwähnt hat, dass, zumindest als grobe Intuition, auch das Gegenteil der Fall ist, dh jeder zulässige Schätzer ist der Bayes-Schätzer für...