통계 및 빅 데이터 bayesian

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누군가 Hamiltonian Monte Carlo 방법의 기본 아이디어를 설명 할 수 있습니까? 그렇다면 Markov Chain Monte Carlo 방법보다 더 나은 결과를 얻을 수 있습니까?

14 bayesian mcmc hmc

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경우에 따라 전체 다차원 모델 이전의 Jeffreys가 일반적으로 부적절한 것으로 간주됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다. ( , 및 unknown으로 다음과 같은 이전을 선호합니다 (Jeffreys 이전의 ) : 유지 될 때 이전에 얻어진 제프리스이다 고정 (및 유사 대 ). 이 사전은 \ sigma를 치료할 때 이전의 참조와 일치합니다와이나는= μ + ε나는,와이나는=μ+ε나는, …

14 distributions bayesian estimation prior jeffreys-prior

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MCMC의 성능 벤치 마크

일련의 테스트 밀도에서 여러 가지 다른 알고리즘의 성능을 비교하는 MCMC 방법에 대한 대규모 연구가 있었습니까? Rios and Sahinidis의 논문 (2013) 과 비슷한 것을 생각 하고 있는데 , 이는 여러 클래스의 테스트 기능에 대한 많은 파생없는 블랙 박스 최적화 프로그램을 철저히 비교 한 것입니다. MCMC의 경우, 성능은 예를 들어 밀도 평가 …

14 machine-learning bayesian references mcmc

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베이지안이 될 가능성 원칙을 준수해야합니까?

이 질문은 다음과 같은 질문에서 비롯된 것입니다 : 언제 (때로는) 빈번한 접근이 베이 시안보다 실질적으로 더 낫습니까? 내가 그 질문에 대한 해결책에 게시 할 때, 내 의견으로는, 당신이 빈번한 사람이라면 종종 빈번한 방법이 그것을 위반하기 때문에 가능성 원칙 을 믿거 나 준수 할 필요가 없습니다 . 그러나 이것은 일반적으로 적절한 …

14 bayesian likelihood likelihood-principle

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왜 지연 효과를 추가하면 베이지안 계층 모델에서 평균 편차가 발생합니까?

배경 : 현재 다양한 베이지안 계층 모델을 비교하는 작업을하고 있습니다. 데이터 는 참가자 i 및 시간 j 에 대한 웰빙의 숫자 측정 값입니다 . 참가자 당 약 1000 명의 참가자와 5 ~ 10 개의 관측치가 있습니다.와이나는 j와이나는제이y_{ij}나는나는i제이제이j 대부분의 종단 데이터 셋과 마찬가지로, 시간에 더 가까운 관측치가 더 멀리 떨어져있는 관측치보다 …

14 bayesian autocorrelation hierarchical-bayesian deviance

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클러스터링을위한 Dirichlet 프로세스 : 레이블을 처리하는 방법?

Q : Dirichlet Process를 사용하여 데이터를 클러스터링하는 표준 방법은 무엇입니까? Gibbs 샘플링을 사용하면 샘플링 중에 클러스터가 나타나고 사라집니다. 게다가 사후 분포가 군집 재 표식에 변동이 없기 때문에 식별 가능성 문제가 있습니다. 따라서 우리는 어느 사용자의 클러스터인지를 말할 수 없지만 두 명의 사용자가 동일한 클러스터에 있다고 말할 수 있습니다 (즉, ).p(ci=cj)p(ci=cj)p(c_i=c_j) …

14 bayesian clustering mcmc dirichlet-process identifiability

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빈번한 통계의 주관성

나는 종종 베이지안 통계가 매우 주관적 일 수 있다는 주장을 듣는다. 추론의 주요 논점은 이전의 선택에 달려있다 (이전의 선택을 위해 최대 엔트로피의 무차별 원칙을 사용할 수 있음에도 불구하고). 이에 반해, 잦은 통계는 일반적으로 더 객관적이다. 이 진술에는 얼마나 많은 진리가 있습니까? 또한 이것은 나를 궁금하게합니다. 특히 주관적 일 수 있고 …

14 bayesian interpretation frequentist philosophical

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베이지안 확률 관점에서 95 % 신뢰 구간에 95 % 확률의 실제 모수가 포함되지 않는 이유는 무엇입니까?

신뢰 구간 에 대한 Wikipedia 페이지에서 : ... 반복 된 (그리고 아마도 다른) 실험에 대한 많은 별도의 데이터 분석에서 신뢰 구간이 구성된 경우 매개 변수의 실제 값을 포함하는 이러한 구간의 비율은 신뢰 수준과 일치합니다. 그리고 같은 페이지에서 : 신뢰 구간은 모수의 실제 값이 실제로 얻은 데이터를 감안할 때 신뢰 구간에있을 …

14 bayesian confidence-interval

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MCMC의 실제 예

나는 MCMC와 관련된 강의를하고있었습니다. 그러나 나는 그것이 어떻게 사용되는지에 대한 좋은 예를 찾지 못했습니다. 누구든지 구체적인 예를 들어 줄 수 있습니까? 내가 볼 수있는 것은 Markov 체인을 실행하고 고정 분포가 원하는 분포라고 말합니다. 원하는 분포를 샘플링하기 어려운 좋은 예를 원합니다. Markov 체인을 만듭니다. Markov 체인의 고정 분포가 대상 분포가되도록 전이 …

14 probability bayesian mcmc markov-process

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베이지안 변수 선택-실제로 작동합니까?

나는 좋은 블로그 게시물 과 그 안에 연결된 논문에 따라 일부 베이지안 변수 선택을 가지고 장난감을 가지고 있다고 생각했습니다 . rjags (내가 꽤 신인 임) 에서 프로그램 을 작성하고 Exxon Mobil에 대한 가격 데이터 를 가져 왔으며 , 수익률 (예 : 팔라듐 가격)을 설명 할 수없는 것 및 SP500과 같이 …

14 regression bayesian multiple-regression feature-selection jags

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R에서 베이지안 분산 분석 및 회귀 분석을 어떻게 수행 하시겠습니까? [닫은]

닫은. 이 질문은 주제에 맞지 않습니다 . 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 교차 검증에 대한 주제가 되도록 질문을 업데이트하십시오 . 휴일 2 년 전 . 하나의 독립 변수, 하나의 종속 변수 및 범주 변수로 구성된 상당히 간단한 데이터 세트가 있습니다. 나는 aov()and 같은 잦은 테스트를 수행 한 경험이 …

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베이지안 분석을위한 최적의 소프트웨어 패키지

베이지안 추론을 수행하기 위해 어떤 소프트웨어 통계 패키지를 권장하는지 궁금합니다. 예를 들어, openBUGS 또는 winBUGS를 독립형으로 실행하거나 R에서 호출 할 수 있다는 것도 알고 있습니다. 그러나 R에는 베이지안 분석을 수행 할 수있는 자체 패키지 (MCMCPack, BACCO)도 있습니다. R의 어떤 베이지안 통계 패키지가 가장 좋거나 다른 대안 (Matlab 또는 Mathematica)에 대한 …

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이 발췌문에서 표준 편차의 편향 추정이 일반적으로 적합하지 않다고 말하는 이유는 무엇입니까?

나는 표준 편차의 편견없는 추정과 내가 읽은 소스의 계산에 대해 읽었습니다. (...) 일부 중요한 상황을 제외하고,이 작업은 유의성 테스트 및 신뢰 구간 사용 또는 베이지안 분석 사용과 같은 표준 절차에 의해 필요하지 않기 때문에 통계 적용과 거의 관련이 없습니다. 예를 들어 신뢰 구간이 계산의 일부로 표준 편차를 사용하지 않는 등 …

14 bayesian statistical-significance mathematical-statistics standard-deviation standard-error

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다른 토폴로지에서 다른 추정기의 수렴 동작에 대해 논의해야하는 이유는 무엇입니까?

다른 기능 공간에서 추정의 수렴에 대해 이야기하는 대수 기하학 및 통계 학습 이론 책의 첫 번째 장 에서 베이지안 추정은 슈바르츠 분포 토폴로지에 해당하고 최대 가능성 추정은 정상 토폴로지에 해당한다고 언급합니다. (7 페이지) : 예를 들어, sup-norm, -norm, 엘피엘피L^pHilbert space 의 약한 토폴로지 엘2엘2L^2, Schwartz 배포 토폴로지 등이 있습니다. 수렴 …

14 bayesian maximum-likelihood statistical-learning

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EDA에 대한 베이지안 접근 방식과 빈번한 접근 방식에는 차이가 있습니까?

간단히 말해서 : 탐색 데이터 분석에 대한 베이지안 접근 방식과 빈번한 접근 방식에 차이가 있습니까? 히스토그램은 히스토그램, 산점도는 산점도 등으로 EDA 방법에 내재 된 편견이 없음을 알고 있으며 EDA가 가르치거나 제시되는 방법의 차이점에 대한 예를 찾지 못했습니다 (특히 A. Gelman의 이론적 논문은 무시). . 마지막으로, 적용되는 모든 것들의 중재자 인 …

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