«bayesian» 태그된 질문

내 이해는 베이지안 접근법을 사용하여 매개 변수 값을 추정 할 때입니다. 사후 분포는 사전 분포와 우도 분포의 조합입니다. 우리는 사후 분포에서 표본을 생성하여이를 시뮬레이션합니다 (예를 들어, Metropolis-Hasting 알고리즘을 사용하여 값을 생성하고 사후 분포에 속할 확률의 특정 임계 값보다 높은 경우 값을 수용 함). 이 샘플을 생성 한 후에는이 샘플을 사용하여 …

19 bayesian  inference  simulation  mcmc  posterior 

베이 즈 공식에서 : 피( x | a ) = P( a | x ) P( x )피( a )P(x|a)=P(a|x)P(x)P(a)P(x|a) = \frac{P(a|x) P(x)}{P(a)} 후방 확률 가 1을 초과 할 수 있습니까?피( x | a )P(x|a)P(x|a) 예를 들어 , , . 그러나 나는 이것이 확실하지 않습니다. 왜냐하면 확률이 1보다 크다는 것은 …

18 probability  bayesian  conditional-probability 

통계와 확률 이론에서 로그 우도의 유비쿼터스 (그리고 아마도 일반적으로 로그 확률)를 더 깊이 이해하려고합니다. 로그 확률은 모든 곳에서 나타납니다. 우리는 일반적으로 분석을 위해 로그 가능성으로 작업합니다 (예 : 최대화), Fisher 정보는 로그 가능성의 2 차 미분으로 정의되며 엔트로피는 예상 로그 확률입니다. Kullback-Liebler 분기에는 로그 확률이 ​​포함되며, 예상 차이는 예상 로그 …

18 probability  bayesian  likelihood  log-likelihood 

메타 분석이 더 이상 사용되지 않는 경우 베이지안 통계가 첫 번째 연구에서 마지막으로 적용되는지 궁금합니다. 예를 들어, 다른 시점에서 수행 된 20 개의 연구를 가정 해 봅시다. 첫 번째 연구의 추정 또는 분포는 정보 가 없는 사전 으로 수행되었습니다 . 두 번째 연구는 사후 분포를 이전과 같이 사용합니다. 새로운 사후 …

18 bayesian  meta-analysis 

두 개의 임의 변수 와 ,AAABBB E(A∣B)=E(B∣A)E(A)E(B)?E(A∣B)=E(B∣A)E(A)E(B)?E(A\mid B)=E(B\mid A)\frac{E(A)}{E(B)}?

18 bayesian  mathematical-statistics 

문헌에서 나는 때때로 데이터 자체에 의존하는 사전을 선택하는 것 (예 : Zellners g-prior)이 이론적 관점에서 비판 될 수 있다고 언급하면서 종종 걸림돌로 생각한다. 데이터와 독립적으로 이전을 선택하지 않으면 문제가 정확히 어디입니까?

18 bayesian  prior  hierarchical-bayesian 

베이지안 철학에 관한 좋은 책은 무엇입니까, 주관 론자들과 객관주의 자들을 대조하고, 베이지안 통계에서 지식의 상태로서의 확률에 대한 견해를 설명하는 등? 아마 야만인의 책? 처음에 나는 Berger (1986)가 효과가 있다고 생각했지만 그것이 내가 원하는 것이 아닙니다. 그러한 책을 검색한다고해서 내가 찾던 결과가 나오지는 않습니다.

18 bayesian  references  philosophical 

베이지안 대 잦은 논쟁에 대한 나의 이해는 잦은 통계입니다. 객관적이거나 주장 또는 적어도 편견 서로 다른 가정을 사용하는 다른 연구자들은 여전히 ​​정량적으로 비교 가능한 결과를 얻을 수 있습니다. 베이지안 통계 사전 지식을 사용할 수 있기 때문에 "더 나은"예측 (즉, 예상 손실 감소) 주장 최소한의 "임시"선택이 필요하며 (적어도 원칙적으로는) 실제 해석이 …

18 bayesian  quality-control 

베이지안 프레임 워크는 해석에서 (자주주의에 비해) 큰 장점을 가지고 있다고 종종 주장되는데, 이는 데이터에서 주어진 매개 변수의 확률 을 대신 대신 계산하기 때문 입니다. 빈번한 틀. 여태까지는 그런대로 잘됐다.p ( x | θ )p ( θ | x )p(θ|x)p(\theta|x)p ( x | θ )p(x|θ)p(x|\theta) 그러나 전체 방정식은 다음을 기반으로합니다. p …

18 bayesian  interpretation  prior  likelihood  posterior 

MCMC가 어느 해에 평범 해 졌는지 (즉, 베이지안 추론을위한 인기있는 방법)에 대해 아는 사람이 있습니까? 시간이 지남에 따라 발행 된 MCMC (저널) 기사 수에 대한 링크가 특히 유용합니다.

18 bayesian  mcmc  history 

이것은 매우 간단한 질문이지만 인터넷이나 책 어디에서나 파생물을 찾을 수 없습니다. 한 베이지 안에서 다변량 정규 분포를 업데이트하는 방법을 도출하고 싶습니다. 예를 들어 : P(x|μ,Σ)P(μ)==N(μ,Σ)N(μ0,Σ0).P(x|μ,Σ)=N(μ,Σ)P(μ)=N(μ0,Σ0). \begin{array}{rcl} \mathbb{P}({\bf x}|{\bf μ},{\bf Σ}) & = & N({\bf \mu}, {\bf \Sigma}) \\ \mathbb{P}({\bf \mu}) &= & N({\bf \mu_0}, {\bf \Sigma_0})\,. \end{array} 집합을 관찰 한 …

18 bayesian  normal-distribution  matrix  posterior  linear-algebra 

나는 베이지안 기법에 대해 정말로 배우고 싶어서 나 자신을 조금 가르치려고 노력했다. 그러나 베이지안 기법을 사용할 때 Frequentist 방법보다 이점을 얻는 데 어려움을 겪고 있습니다. 예를 들어, 나는 일부 사람들이 유익한 정보를 사용하는 반면 다른 사람들은 비 정보적인 정보를 사용하는 방법에 대해 조금 보았습니다. 그러나 당신이 정보가없는 이전을 사용하고 있고 …

18 bayesian  frequentist 

문맥: Gelman의 8 개 학교 예 (Bayesian Data Analysis, 3 판, 5.5 장)에는 8 개 학교에서 코칭의 효과를 테스트하는 8 개의 병렬 실험이 있습니다. 각 실험은 코칭의 효과 및 관련 표준 오류에 대한 추정치를 산출합니다. 그런 다음 저자는 다음과 같이 코칭 효과의 8 가지 데이터 요소에 대한 계층 적 모델을 …

17 bayesian  hierarchical-bayesian 

LASSO 및 능선과 같은 페널티 회귀 추정기는 특정 이전의 베이지안 추정기에 해당한다고합니다. 고정 튜닝 매개 변수의 경우 이전에 해당하는 구체적인 것이 있다고 생각합니다 (베이지안 통계에 대해 충분히 알지 못함). 이제 잦은 주의자는 교차 검증을 통해 튜닝 매개 변수를 최적화합니다. 그렇게하는 베이지안이 있습니까, 전혀 사용됩니까? 아니면 베이지안 접근 방식이 데이터를보기 전에 …

17 bayesian  lasso  ridge-regression 

페널티 를 갖는 선형 회귀 는 계수에 앞서 가우시안이 주어진 MAP 추정치를 찾는 것과 동일 하다는 것이 잘 알려져 있습니다. 마찬가지로, 사용 L 1 패널티 것은 종래와 같은 라플라스 분포를 사용하는 것과 동일하다.l2l2l^2l1l1l^1 및 l 2 정규화 의 일부 가중치 조합을 사용하는 것은 드문 일이 아닙니다 . 이것이 계수에 대한 …

17 regression  bayesian  regularization  prior  elastic-net