«bayesian» 태그된 질문

가우스 분포에 대한 Kevin Murphy의 Conjugate Bayesian 분석 에서 사후 예측 분포는 다음과 같습니다. p ( x ∣ D ) = ∫p ( x ∣ θ ) p ( θ ∣ D ) dθ피(엑스∣디)=∫피(엑스∣θ)피(θ∣디)디θ p(x \mid D) = \int p(x \mid \theta) p(\theta \mid D) d \theta 여기서 는 모형이 …

12 bayesian  predictive-models  inference  posterior 

Kruschke의 Bayesian 책에 따르면 동전을 뒤집기 위해 베타 배포판을 사용하는 것과 관련하여 예를 들어, 동전에 머리 쪽과 꼬리 쪽이 있다는 사실 외에 다른 사전 지식이 없다면, 그것은 이전에 하나의 머리와 하나의 꼬리를 관찰 한 것과 비슷하며 a = 1과 b = 1에 해당합니다. 왜 머리 하나와 꼬리 하나도 본 적이 …

12 probability  bayesian  beta-distribution 

즉, 잦은 방법으로 순차적 분석 (수집 할 데이터의 양을 정확히 알지 못함)을 수행하려면 특별한주의가 필요합니다. p- 값이 충분히 작아 지거나 신뢰 구간이 충분히 짧아 질 때까지 데이터를 수집 할 수 없습니다. 그러나 베이지안 분석을 할 때 이것이 문제입니까? 신뢰할 수있는 간격이 충분히 작아 질 때까지 데이터 수집과 같은 작업을 자유롭게 …

12 bayesian  inference  philosophical  sequential-analysis 

사전 분포를 읽고 있으며 평균 및 분산이 알려지지 않은 정규 분포 확률 변수의 표본에 대해 Jeffreys를 미리 계산했습니다. 내 계산에 따르면 다음은 Jeffreys 이전에 보유한 것입니다. 여기서 Fisher의 정보 매트릭스입니다.나는p ( μ , σ2) = de t ( 나는)−−−−−√= de t ( 1 / σ2001 / ( 2 σ4))−−−−−−−−−−−−−−−−−−√= 12 …

12 bayesian  normal-distribution  prior  jeffreys-prior 

반 접합 이전 과 조건 적 접합 이전 의 정의는 무엇입니까 ? Gelman의 Bayesian Data Analysis 에서 그것들을 찾았 지만 그들의 정의를 찾을 수 없었습니다.

12 bayesian 

피셔의 정확한 테스트를 더 잘 이해하고 싶기 때문에 f와 m이 남성과 여성에 해당하고 n과 y가 "소다 소비"에 해당하는 다음 장난감 예제를 고안했습니다. > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 분명히 이것은 과감한 단순화이지만 컨텍스트가 방해되는 것을 원하지 않았습니다. 여기서 나는 남자들이 음료수를 마시지 않고 여자들은 음료수를 마시고 …

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이것은 과학적 질문의 역사에 관한 것이지만 여기서 주제가 되길 바랍니다. 나는 토마스 베이 즈 (Thomas Bayes)가 이전의 유니폼의 특별한 경우에 대한 베이 즈 정리를 발견 할 수 있었으며, 심지어 그는 그것과도 싸웠다 고 읽었습니다. 일반 베이 즈 정리가 현대 치료에 얼마나 사소한지를 고려할 때, 왜 베이 즈와 다른 수학자들에게 왜 …

12 bayesian  bayes  history 

베이지안 정리에서 이고 내가 읽고있는 책에서 는 가능성 ,하지만 난 그냥있어 가정 조건부 확률 의 주어진 , 그렇지? P(X|Y)의 X, Yp(y|x)=p(x|y)p(y)p(x)p(y|x)=p(x|y)p(y)p(x)p(y|x) = \frac{p(x|y)p(y)}{p(x)}p(x|y)p(x|y)p(x|y)xxxyyy 최대 우도 추정 시도는 극대화 오른쪽? 그렇다면 가 모두 임의의 변수 이기 때문에 혼란 스럽 습니다. 극대화하기 위해 그냥 찾을 수 있습니다 ? 또 하나의 문제는,이 2 …

12 bayesian  maximum-likelihood 

다음 코드가 수행하는 작업을 이해하고 싶습니다. 코드를 작성한 사람은 더 이상 여기서 작동하지 않으며 거의 ​​완전히 문서화되지 않았습니다. " 그것은 베이지안 로지스틱 회귀 모델입니다 " bglm <- function(Y,X) { # Y is a vector of binary responses # X is a design matrix fit <- glm.fit(X,Y, family = binomial(link = …

12 r  logistic  bayesian  generalized-linear-model 

이것은 잦은 야영지에서 누군가 베이지안 데이터 분석을하기위한 첫 시도입니다. A. Gelman의 Bayesian Data Analysis에서 여러 자습서와 몇 개의 장을 읽었습니다. 내가 선택한 첫 번째 다소 독립적 인 데이터 분석 예제는 기차 대기 시간입니다. 나는 나 자신에게 물었다 : 대기 시간의 분포는 무엇인가? 데이터 세트는 블로그 에서 제공되었으며 PyMC 외부와 약간 …

12 bayesian  pymc 

나는 나의 연구에 베이지안 모델 평균화 (BMA) 접근법을 통합하고 있으며 곧 내 동료들에게 나의 작업에 대한 프리젠 테이션을 줄 것이다. 그러나 BMA는 실제로 내 분야에서 잘 알려져 있지 않으므로 모든 이론을 제시하고 실제로 내 문제에 적용하기 전에 BMA가 작동하는 이유에 대한 간단하지만 유익한 예를 제시하고자합니다. 두 가지 모델 중 하나를 …

12 bayesian  data-visualization 

Bayes Factor (BF)를 이해하려고합니다. 나는 그것들이 2 가설의 우도 비와 같다고 생각합니다. 따라서 BF가 5이면 H1이 H0보다 5 배 더 높습니다. 3-10의 값은 중간 정도의 증거를 나타내고> 10은 강한 증거를 나타냅니다. 그러나 P- 값의 경우 일반적으로 0.05가 컷오프로 간주됩니다. 이 P 값에서, H1 / HO 가능성 비율은 약 95/5 또는 …

11 hypothesis-testing  bayesian  p-value  bayes-factors 

추정 할 모델 매개 변수 고려할 때 데이터 의 확률에 대한 가능성 함수 이 있습니다. 모수에 대해 사전에 평평하다고 가정하면, 그 가능성은 사후 확률에 비례합니다. 이 확률을 샘플링하기 위해 MCMC 방법을 사용합니다.L (일| θ)엘(디|θ)\mathcal{L}(d | \theta)디디dθ ∈ R엔θ∈아르 자형엔\theta \in \mathbf{R}^N 결과 수렴 체인을 살펴보면 최대 가능성 매개 변수가 사후 …

11 bayesian  maximum-likelihood  optimization  inference  mcmc 

배경 : 나는 사회 심리학 박사 학위를 받았는데, 이론적 통계와 수학은 정량적 교과 과정에서 거의 다루지 않았습니다. 저학년과 대학원을 통해, 나는 "고전적인"빈번한 틀을 통해 (사회 과학 분야의 많은 사람들과 마찬가지로) 배웠습니다. 지금, 나는 또한 R을 사랑하고 방법의 일을하게되었는지 확인하기 위해 시뮬레이션 방법을 사용하여 방법을수학 증거보다 더 의미가 있습니다 (다시 : …

11 probability  bayesian  simulation  monte-carlo  frequentist 

만약 유니폼 , 및 빈 , 다음의 사후 평균 주어진다 .p∼p∼p \sim(0,1)(0,1)(0,1)X∼X∼X \sim(n,p)(n,p)(n, p)pppX+1n+2X+1n+2\frac{X+1}{n+2} 이 견적의 일반적인 이름이 있습니까? 나는 그것이 많은 사람들의 문제를 해결한다는 것을 발견했고 사람들에게 참조를 지적하고 싶지만 그것에 대한 올바른 이름을 찾지 못했습니다. 통계 101 서적에서 "+ 1 / + 2 추정기"라고 불리는 것을 막연하게 기억합니다. …

11 bayesian  terminology  laplace-smoothing