«bayesian» 태그된 질문

이벤트 연구는 이벤트가 주가에 미치는 영향을 결정하기 위해 경제 및 금융 분야에서 널리 퍼져 있지만 거의 항상 잦은 추론에 근거합니다. 이벤트 기간과 다른 기준 기간 동안의 OLS 회귀 분석은 일반적으로 자산의 정상 수익을 모델링하는 데 필요한 매개 변수를 결정하는 데 사용됩니다. 자산 i 에 대한 누적 비정상 수익률 ( ) …

11 bayesian  econometrics  finance 

설명 변수 있고 여기서 는 주어진 좌표를 나타냅니다. 응답 변수 있습니다. 이제 두 변수를 다음과 같이 결합 할 수 있습니다.X=(X(s1),…,X(sn))X=(X(s1),…,X(sn)){\bf{X}} = \left(X(s_{1}),\ldots,X(s_{n})\right)sssY=(Y(s1),…,Y(sn))Y=(Y(s1),…,Y(sn)){\bf{Y}} = \left(Y(s_{1}),\ldots,Y(s_{n})\right) W(s)=(X(s)Y(s))∼N(μ(s),T)W(s)=(X(s)Y(s))∼N(μ(s),T){\bf{W}}({\bf{s}}) = \left( \begin{array}{ccc}X(s) \\ Y(s) \end{array} \right) \sim N(\boldsymbol{\mu}(s), T) 이 경우 간단히 μ(s)=(μ1μ2)Tμ(s)=(μ1μ2)T\boldsymbol{\mu}(s) = \left( \mu_{1} \; \; \mu_{2}\right)^{T} 를 선택하면 TTT 는 공분산 …

11 probability  bayesian  conditional-probability  gibbs 

이 수학 오버플로 커뮤니티 질문은 "비 수학적 상황에서 수학 이론의 적용을 포함하는 잘못된 주장의 예"를 요청하고 병리학 적으로 적용되는 수학의 매력적인 목록을 만들었습니다. 베이지안 추론의 병리학 적 사용에 대한 비슷한 예가 궁금합니다. 누구나 베이지안 방법을 사용하는 학문적 기사, 괴상한 블로그 게시물을 만난 적이 있습니다.

11 bayesian 

이항 분포는 베타 분포와 형태가 매우 유사하며 두 PDF 중 하나에서 상수를 다시 매개 변수화하여 동일하게 보이도록 할 수 있습니다. 그렇다면 왜 베타 배포판이 필요한가요? 특정 목적을위한 것입니까? 감사!

11 bayesian  mathematical-statistics  binomial  beta-distribution 

온 위키 문서 라플라스 평활화 (또는 첨가제 평)의 특징이되는 볼 베이지안 점에서, 이는 사전에 모수 를 갖는 대칭 Dirichlet 분포를 사용하여 사후 분포의 예상 값에 해당합니다 .αα\alpha 나는 그것이 실제로 어떻게 사실인지 의아해합니다. 누군가 그 두 가지가 어떻게 동등한 지 이해하도록 도울 수 있습니까? 감사!

11 bayesian  smoothing  dirichlet-distribution  laplace-smoothing 

예측 간격과 신뢰할 수있는 간격이 동일한 것을 평가하는지 궁금합니다. 예를 들어 선형 회귀 분석을 사용하면 적합치의 예측 구간을 추정 할 때 값이 떨어질 것으로 예상되는 구간 의 한계 를 추정합니다 . 신뢰 구간과 반대로 평균값과 같은 분포 모수에 초점을 맞추지 않고 설명 된 변수가 주어진 X 값에 대해 취할 수있는 …

11 bayesian  linear-model  prediction  prediction-interval  credible-interval 

전체 조건부처럼 도출하기가 종종 어려운 것처럼 보이지만 JAGS 및 BUGS와 같은 프로그램은 자동으로 유도합니다. 누군가 임의의 모델 사양에 대해 알고리즘 적으로 전체 조건을 생성하는 방법을 설명 할 수 있습니까?

11 bayesian  conditional-probability  jags  bugs  gibbs 

나는 최대 가능성 추정과 최대 사후 추정에 대해 읽었으며 지금까지 최대 가능성 추정과 함께 구체적인 예를 만났습니다. 나는 최대 사후 추정의 추상 예제를 찾았지만 아직 구체적인 숫자는 없습니다. 추상 변수와 함수로만 작동하는 것은 매우 압도적 일 수 있으며, 이러한 추상화에 빠져들지 않기 위해 사물을 현실 세계와 때때로 연관시키는 것이 좋습니다. …

11 bayesian  estimation  posterior 

이전에는 미지 모수의 관점에서 추정기에 대한 결과를 제공 한 분포 분포 샘플링에 대해 배웠습니다. 예를 들어, 선형 회귀 모델 에서 및 의 샘플링 분포β^0β^0\hat\beta_0β^1β^1\hat\beta_1Yi=βo+β1Xi+εiYi=βo+β1Xi+εiY_i = \beta_o + \beta_1 X_i + \varepsilon_i β^0∼N(β0, σ2(1n+x¯2Sxx))β^0∼N(β0, σ2(1n+x¯2Sxx)) \hat{\beta}_0 \sim \mathcal N \left(\beta_0,~\sigma^2\left(\frac{1}{n}+\frac{\bar{x}^2}{S_{xx}}\right)\right) 및 β^1∼N(β1, σ2Sxx)β^1∼N(β1, σ2Sxx) \hat{\beta}_1 \sim \mathcal N \left(\beta_1,~\frac{\sigma^2}{S_{xx}}\right) 여기서Sxx=∑ni=1(x2i)−nx¯2Sxx=∑i=1n(xi2)−nx¯2S_{xx} = …

11 regression  self-study  bayesian  mathematical-statistics  sampling 

음의 이항 분포에 대해 Jeffreys를 먼저 얻으려고합니다. 내가 어디로 잘못 가고 있는지 알 수 없으므로 누군가가 그 점을 지적하면 도움이 될 것입니다. 좋아, 그래서 상황이있다 : I는 이항 및 음 이항를 사용하여 얻어진 이전의 분포를 비교이다 (두 경우 모두에서)가 어디에 시험과 m의 성공은. 이항 경우에 대한 정답을 얻지 만 음수 …

11 probability  bayesian  inference  prior 

나는 블로그 게시물에이 이미지를 가로 질러왔다 여기 . 나는 그 진술을 읽는 것이이 남자와 똑같은 표정을 이끌어 내지 못했다는 것에 실망했다. 그렇다면 귀무 가설이 빈번한 사람들이 정보가없는 사전을 어떻게 표현하는지에 대한 진술의 의미는 무엇입니까? 정말 사실입니까? 편집 : 나는 누군가가 느슨한 의미 에서조차 진술을 진실하게하는 자선 해석을 제공 할 수 …

11 hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior 

교차 검증에 대한 알려진 베이지안, ML 또는 MDL 해석이 있습니까? 교차 검증을 특별히 제작 된 이전에 올바른 업데이트를 수행하는 것으로 해석 할 수 있습니까?

11 bayesian  cross-validation  maximum-likelihood 

Bayes 계수를 사용한 ABC 모델 선택은 요약 통계 사용으로 인한 오류가 있으므로 권장되지 않는 것으로 나타 났습니다. 이 논문의 결론은 Bayes 계수 (알고리즘 2)를 근사화하기 위해 널리 사용되는 방법의 거동에 대한 연구에 의존합니다. 베이 즈 요인이 모델 선택을 수행하는 유일한 방법은 아니라는 것이 잘 알려져 있습니다. 모델의 예측 성능과 같이 …

11 bayesian  model-selection  prediction  abc 

Bayesian 네트워크에 대해 읽는 동안 " Markov blanket "이라는 용어가 나오고 Bayesian 네트워크 그래프에서 독립성과 심각하게 혼동되었습니다. Markov 담요는 간단히 모든 노드는 부모, 자녀 및 부모에게만 의존한다고 말합니다 (그림에서 노드 A의 회색 영역입니다). 이 BN, P(M,S,G,I,B,R)P(M,S,G,I,B,R)P(M,S,G,I,B,R) 의 결합 확률은 얼마입니까? (출처 : aiqus.com ) 단계 부모 만 독립 규칙을 따르는 …

11 bayesian  bayesian-network 

불균형 분산 (웰치 검정)을 사용하는 2- 표본 t- 검정의 베이지안 대응 부분을 찾고 있습니다. 또한 Hotelling의 T 통계와 같은 다변량 검정을 찾고 있습니다. 참조 감사합니다. 다변량 사례의 경우 및 이 있다고 가정합니다 . 여기서 (resp z i )는 표본 평균, 표본 표준 편차 및 점 수에 대한 바로 가기입니다 . …

11 correlation  bayesian  t-test  heteroscedasticity