«bayesian» 태그된 질문

Intelligence Squared라는 NPR 팟 캐스트가 있습니다. 각 에피소드는 "제 2 개정안은 더 이상 관련이 없습니다"또는 "대학 캠퍼스에서의 긍정 조치가 좋은 것보다 더 해 롭습니다"와 같은 논쟁적인 진술에 대한 실시간 토론을 방송합니다. 4 명은 토론에 2 명, 반대 2 명에 대해 토론합니다. 어느 쪽이 이길 지 결정하기 위해 토론 전후에 청중이 …

12 bayesian  rating 

주교의 PRML 서적에서, 초과 적합은 MLE (Maximum Likelihood Estimation)의 문제이며 Bayesian은이를 피할 수 있다고 말합니다. 그러나 과적 합은 모수 추정에 사용 된 방법이 아니라 모형 선택에 대한 문제라고 생각합니다. 즉, 통해 생성되는 데이터 세트 가 있다고 가정 하면 이제 데이터에 맞게 다른 모델 를 선택 하고 알아낼 수 있습니다. 어느 …

12 bayesian  model-selection  overfitting 

클러스터링 문제를 해결하기 위해 Bayes를 사용하고 있습니다. 몇 가지 계산을 한 후 두 확률의 비율을 구해야합니다. P(A)/P(B)P(A)/P(B)P(A)/P(B) 를 얻을 수 있습니다 . 이 확률은 이 답변 에서 설명한 것처럼 두 개의 다른 2D 다변량 KDE를 통합하여 얻습니다 .P(H|D)P(H|D)P(H|D) P ( B ) = ∬ X , Y : g ( …

12 probability  bayesian  maximum-likelihood  kernel-smoothing 

하자 추정기의 베이 즈 위험 나타낸다 종래에 대해 \ 파이 ,하자 \ 파이는 상기 파라미터 공간의 모든 전과 세트 나타낸다 \ 쎄타 및하자 \ 델타 들의 세트를 나타낸다 모든 (아마도 무작위 화 된) 결정 규칙.r(π,δ)r(π,δ)r(\pi, \delta)δδ\deltaππ\piΠΠ\PiΘΘ\ThetaΔΔ\Delta John von Neumann의 최소 최대 불평등에 대한 통계적 해석은 supπ∈Πinfδ∈Δr(π,δ)≤infδ∈Δsupπ∈Πr(π,δ),supπ∈Πinfδ∈Δr(π,δ)≤infδ∈Δsupπ∈Πr(π,δ), \sup_{\pi\in\Pi} \inf_{\delta\in\Delta} r(\pi, \delta) …

12 bayesian  decision-theory  risk 

데이터의 잠재 상태 수를 추정하기 위해 HMM (Hidden Markov Model)에 맞추려고하는 시계열 데이터 세트가 있습니다. 이 작업을 수행하는 의사 코드는 다음과 같습니다. for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = "model with smallest BIC" ... } 이제 일반적인 회귀 모델에서 BIC는 가장 …

12 r  aic  hidden-markov-model  bic  spss  manova  time-series  r  lme4-nlme  regression  modeling  negative-binomial  bayesian  bugs  state-space-models  hypothesis-testing  data-transformation  factor-analysis  sem 

HBM 대 EB가 하이퍼 파라미터가 샘플링 / 추정 / 기타 "게임 중"인 두 가지 대안이라고 생각하십니까? 이 둘 사이에는 분명히 관련이 있습니다. HBM을 EB보다 "완전히 베이지안"이라고 생각하십니까? "완전히 베이지안"과 다른 대안의 차이점이 무엇인지 알 수있는 곳이 있습니까? 감사.

12 bayesian  empirical-bayes 

Bayesians는 그들의 접근 방식이 잦은 접근 방식을 일반화한다고 주장합니까? 비 정보적인 선행을 사용할 수 있기 때문에 전형적인 잦은 모델 구조를 회복 할 수 있습니까? 이 논쟁이 실제로 사용된다면 내가 읽을 수있는 곳을 누구든지 언급 할 수 있습니까? 편집 :이 질문은 내가 그것을 표현하는 방식과 정확히 일치하지 않을 수 있습니다. 문제는 …

12 bayesian  references  frequentist 

누군가가 말했다면 "이 방법은 MLE를 사용 하여 을 최대화하는 매개 변수에 대한 점 추정치를 사용 하므로 빈번하고 더 이상 베이지안이 아닙니다."P ( x | θ )P(x|θ)\mathrm{P}(x|\theta) 동의하겠습니까? 배경에 대한 업데이트 : 최근에 빈번하다고 주장하는 논문을 읽었습니다. 나는 그들의 주장에 동의하지 않는다. 기껏해야 그것이 모호하다고 느낀다. 이 논문은 MLE (또는 그 …

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나는 최근 경험적 Bayes (Casella, 1985, 경험적 Bayes 데이터 분석에 대한 소개)에 대해 읽었고 랜덤 효과 모델과 매우 비슷해 보였습니다. 그 둘 다 세계 평균으로 줄어든 것으로 추정됩니다. 그러나 나는 그것을 완전히 읽지 않았습니다 ... 누구나 유사점과 차이점에 대한 통찰력이 있습니까?

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왜 유익하지 않은 사전 정보가 있습니까? 대한 정보는 제공하지 않습니다 . 왜 그것들을 사용합니까? 유익한 사전 정보 만 사용하는 이유는 무엇입니까? 예를 들어, 이라고 가정하십시오 . 그렇다면 은 대한 비 정보적인 정보 입니까?θθ\thetaθ∈[0,1]θ∈[0,1] \theta \in [0,1]θ∼U(0,1)θ∼U(0,1)\theta \sim \mathcal{U}(0,1)θθ\theta

12 bayesian  uninformative-prior  jeffreys-prior 

신뢰성 테스트와 관련하여 다소 복잡한 의사 결정 분석 문제가 있으며 논리적 접근 (나에게)은 MCMC를 사용하여 베이지안 분석을 지원하는 것으로 보입니다. 그러나 부트 스트랩 접근 방식을 사용하는 것이 더 적절하다고 제안되었습니다. 누군가가 (특정 상황에서도) 다른 기술을 사용하는 것을 지원할 수있는 참조 (또는 세 가지)를 제안 할 수 있습니까? FWIW, 여러 개의 …

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통계 용어에 대한 정육점을 사과하십시오 :) 광고 및 클릭률과 관련된 몇 가지 질문이 있습니다. 그러나 그들 중 어느 것도 나의 계층 적 상황에 대한 나의 이해에 크게 도움이되지 않았습니다. 이와 관련된 질문 이 있습니다. 동일한 계층 적 베이지안 모델의 동등한 표현입니까? 하지만 실제로 비슷한 문제가 있는지 확실하지 않습니다. 또 다른 …

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이것은 또한 전산 과학에서 요청 되었습니다. 11 개의 데이터 샘플을 사용하여 자동 회귀에 대한 일부 계수의 베이지안 추정치를 계산하려고합니다 여기서 는 평균이 0이고 분산이 가우시안입니다 . 벡터에 대한 사전 분포 는 평균이 가우시안이고 평균이 인 대각선 공분산 행렬입니다. 대각선 항목은 .Yi=μ+α⋅Yi−1+ϵiYi=μ+α⋅Yi−1+ϵi Y_{i} = \mu + \alpha\cdot{}Y_{i-1} + \epsilon_{i} ϵiϵi\epsilon_{i}σ2eσe2\sigma_{e}^{2}(μ,α)t(μ,α)t(\mu, \alpha)^{t}(0,0)(0,0)(0,0)σ2pσp2\sigma_{p}^{2} …

12 bayesian  mathematical-statistics  posterior 

PyMC 용 하이브리드 몬테 카를로 샘플링 알고리즘을 설계 중이며 가능한 한 일반적인 무료로 만들기 위해 노력하고 있으므로 HMC 알고리즘 설계에 대한 조언을 찾고 있습니다. Radford의 설문 조사 장 과 Beskos 등 을 읽었습니다 . al.의 최근 HMC의 최적 (스텝 크기) 조정에 관한 논문 은 다음과 같은 팁을 모았습니다. 모멘텀 변수는 …

12 bayesian  monte-carlo 

문제점 : 베이지안 메타 분석에서 사전 및 데이터로 사용할 분포를 매개 변수화하고 있습니다. 이 자료는 문헌에 요약 통계로 제공되며, 거의 독점적으로 정규 분포로 가정됩니다 (변수는 0보다 작을 수없고 일부는 비율, 일부는 질량 등임). 나는 해결책이없는 두 가지 사례를 보았습니다. 때로는 관심있는 매개 변수가 데이터의 역수 또는 두 변수의 비율입니다. 예 …

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