«bayesian» 태그된 질문

베이지안 추론은 모형 변수를 랜덤 변수로 처리하고 베이 즈 정리를 적용하여 관측 된 데이터 세트에 따라 모수 또는 가설에 대한 주관적 확률 진술을 추론하는 통계적 추론 방법입니다.

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얼마를 지불합니까? 실용적인 문제
이것은 가정 문제가 아니라 회사가 직면 한 실제 문제입니다. 매우 최근 (2 일 전) 우리는 딜러에게 10000 개의 제품 라벨 제조를 주문했습니다. 딜러는 독립적 인 사람입니다. 그는 외부에서 제조 된 라벨을 받고 회사는 딜러에게 지불합니다. 각 라벨의 가격은 회사에 정확히 1 달러입니다. 어제 딜러에게는 라벨이 붙어 있지만 라벨은 각각 100 …
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p- 값이 유용한 좋은 설득력있는 예는 무엇입니까?
제목에 대한 나의 질문은 자명하지만, 나는 약간의 맥락을 제시하고 싶습니다. ASA는 이번 주 초“ p- 값 : 맥락, 프로세스 및 목적 ” 에 관한 성명을 발표했으며 , p- 값에 대한 여러 가지 일반적인 오해를 설명하고, 문맥과 생각없이 사용하지 않도록주의 할 것을 요구했다. 모든 통계적 방법). Matloff 교수는 ASA에 대한 응답으로 …
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베이지안 접근 방식이 더 단순하고 더 실용적이거나 더 편리한 상황 목록
베이지안과 잦은 사람들 사이의 통계 내에서 많은 논쟁이있었습니다. 나는 일반적으로 이것들이 다소 터무니없는 것을 발견합니다 (그러나 그것이 죽었다고 생각하지만). 다른 한편으로, 나는 종종 빈번한 분석을 수행하는 것이 더 편리하고 때로는 베이지안 분석을 실행하는 것이 더 쉽다고 말하면서 문제에 대해 실질적으로 실용적인 견해를 가진 여러 사람들을 만났습니다. 나는이 관점이 실용적이고 상쾌하다는 …
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베이지안 : 우도 함수의 노예?
Larry Wasserman 교수는 자신의 저서 인 "All of Statistics"에서 다음과 같은 예를 제시합니다 (188 페이지 11.10). f ( x ) = c 와 같은 밀도 가지고 있다고 가정하자에프ff -여기서 g 는알려진(음이 아닌, 적분 가능) 함수이며 정규화 상수 c > 0 은알 수 없습니다.에프( x ) = c지( x )f(x)=cg(x)f(x)=c\,g(x)지ggc > …
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Jeffreys가 이전에 유용한 이유는 무엇입니까?
Jeffreys 이전의 매개 변수를 다시 변경하면 변하지 않는다는 것을 알고 있습니다. 그러나 내가 이해하지 못하는 것은이 속성이 바람직한 이유입니다. 변수를 변경하여 이전을 변경하고 싶지 않은 이유는 무엇입니까?
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잦은 바이에른 토론은 어디로 갔습니까?
통계의 세계는 잦은 사람들과 베이지안으로 나뉘어져 있습니다. 요즘에는 모두가 조금씩하는 것처럼 보입니다. 어떻게 이럴 수있어? 다른 접근 방식이 다른 문제에 적합하다면 왜 통계의 창시자가 이것을 보지 못했습니까? 또는, Frequentists가 토론에서 이기고 진정한 주관적인 베이지안이 의사 결정 이론으로 넘어 갔습니까?
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베이 즈 회귀 분석 : 표준 회귀 분석과 비교하여 어떻게 수행됩니까?
베이지안 회귀에 대한 몇 가지 질문이 있습니다. 과 같은 표준 회귀 분석이 제공됩니다 . 이것을 베이지안 회귀로 변경하려면 및 대한 사전 분포가 필요 (또는이 방식으로 작동하지 않습니까)?β 0 β 1y=β0+β1x+εy=β0+β1x+εy = \beta_0 + \beta_1 x + \varepsilonβ0β0\beta_0β1β1\beta_1 표준 회귀 분석에서 및 단일 값을 얻기 위해 잔차를 최소화하려고 시도합니다 . 베이 …
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잦은 사람들은 누구입니까?
우리는 이미 베이지안을 요구하는 스레드 와 잦은 주의자들이 베이지안을 요구하는 스레드를 가지고 있었지만, 빈번히 누구를 직접 묻는 스레드는 없었 습니까? 이것은 이 스레드에 대한 의견 으로 @whuber 가 물은 질문이며 답을 구걸합니다. 그것들이 존재합니까 (자체 식별되는 잦은 사람들이 있습니까)? 아마 그들은 주류 통계를 비판 할 때 비난을 받아야 할 희생양이 …
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다른 답변을 제공하는 베이지안 및 잦은 접근의 예
참고 : 나는 나는 알고 철학적 베이지안 및 빈도주의 통계의 차이. 예를 들어 "테이블의 동전이 머리 일 확률은 얼마입니까?"라는 말은 이미 머리 나 꼬리가 착륙 했으므로 잦은 통계에서는 의미가 없습니다. 따라서이 질문은 빈번한 용어로는 답이 없습니다. 그러나 그러한 차이는 특히 내가 요구 하는 차이가 아닙니다 . 오히려, 나는 그들의 예측 …
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베이지안 통계 튜토리얼
Bayesian Statistics에서 속도를 높이려고합니다. 나는 약간의 통계 배경 (STAT 101)을 가지고 있지만 너무 많지는 않습니다-나는 이전, 후부 및 가능성을 이해할 수 있다고 생각합니다 : 아직 베이지안 교재를 읽고 싶지 않습니다. 나는 빨리 나를 끌어 올릴 소스 (웹 사이트 선호)에서 읽는 것을 선호합니다. 같은 뭔가 이 있지만, 그 자세한 내용이 있습니다. …
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베이지 안에서 잔차를 볼 수없는 이유는 무엇입니까?
"토론 : 생태 학자들이 베이지안이되어야합니까?"기사에서 브라이언 데니스 (Brian Dennis)는 베이 즈 통계를 사람들에게 경고하는 것으로 보이는 경우 놀랍도록 균형 잡힌 긍정적 인 견해를 제시합니다. 그러나 한 단락에서 인용이나 정당화없이 다음과 같이 말합니다. 베이지안에서는 잔차를 볼 수 없습니다. 모델이 얼마나 극단적인지에 따라 결과를 판단하는 가능성 원칙을 위반합니다. 베이지안에는 나쁜 모델이없고 단지 …
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공분산 행렬의 역수는 데이터에 대해 무엇을 말합니까? (직관적으로)
나는 의 본질이 궁금하다 Σ−1Σ−1\Sigma^{-1}. " Σ−1Σ−1\Sigma^{-1} 은 데이터에 대해 무엇을 말합니까?"에 대해 직관적으로 말할 수있는 사람이 있습니까? 편집하다: 답장을 보내 주셔서 감사합니다 훌륭한 코스를 수강 한 후 몇 가지 요점을 추가하고 싶습니다. 정보의 측정 값, 즉 는 방향 x를 따른 정보량입니다 .xTΣ−1xxTΣ−1xx^T\Sigma^{-1}xxxx 이중성은 : 부터 명확한 긍정적 인, 그래서이다 …
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로그 변환 예측 변수 및 / 또는 응답의 해석
종속 변수, 종속 변수 및 독립 변수 또는 독립 변수 만 로그 변환인지 해석에 차이가 있는지 궁금합니다. 의 경우를 고려 log(DV) = Intercept + B1*IV + Error IV를 백분율 증가로 해석 할 수 있지만 log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error 또는 내가있을 때 DV = Intercept + B1*log(IV) + …
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