«bayesian» 태그된 질문

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선형 회귀 분석을 수행 할 때 기울기에 대해 유익하지 않은 사전 정보는 무엇입니까?

베이지안 선형 회귀를 수행 할 때 기울기 와 절편 대해 사전을 할당해야합니다 . 이후 위치 파라미터는 그것이 균일 사전 할당하는 것이 합리적이다; 그러나 는 스케일 매개 변수와 유사하며 이전에 유니폼을 할당하는 것은 부자연 스럽습니다.b b aaaabbbbbbaaa 반면 에 선형 회귀의 기울기에 대해 일반적인 정보가없는 Jeffrey를 ( ) 이전에 할당하는 것은 …

10 regression  bayesian  uninformative-prior 

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우도 함수를 다시 매개 변수화 할 때 변수 변경 공식 대신 변환 된 변수를 연결하는 것만으로 충분합니까?

기하 급수적으로 분포 된 우도 함수를 다시 매개 변수화하려고한다고 가정하십시오. 내 원래 우도 ​​함수가 다음과 같은 경우 : p ( y∣ θ ) = θ e− θ yp(y∣θ)=θe−θy p(y \mid \theta) = \theta e^{-\theta y} 나는 싶습니다 다시 변수화가 사용하는 , 이후 아닙니다 확률 변수지만, 매개 변수, 그냥 플러그인에 충분하다? …

10 regression  bayesian  mathematical-statistics 

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bayesglm (팔) 대 MCMCpack

모두 bayesglm()MCMCpack 패키지 및 다양한 기능 (팔 R 패키지) 일반화 선형 모형의 베이지안 추정을하고 목표로하고 있지만 나는 그들이 실제로 같은 일을 계산하고 있는지 모르겠어요. MCMCpack 함수는 Markov 체인 Monte Carlo를 사용하여 모델 매개 변수에 대한 관절 후부에서 (종속적 인) 샘플을 얻습니다. bayesglm()반면에, 생산합니다. 잘 모르겠습니다. bayesglm()점 추정치를 생성하는 것처럼 보이 …

10 bayesian  generalized-linear-model 

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MCMC 및 PyMC를 사용한 2- 가우스 혼합 모델 추정

문제 간단한 2- 가우스 혼합 모집단의 모형 매개 변수를 적합하게 만들고 싶습니다. 베이지안 방법에 대한 과대 광고가 주어지면이 문제에 대해 베이지안 추론이 전통적인 피팅 방법보다 더 나은 도구인지 이해하고 싶습니다. 지금까지 MCMC는이 장난감 예제에서 성능이 좋지 않지만 아마도 간과했을 것입니다. 코드를 보자. 도구들 파이썬 (2.7) + scipy stack, lmfit 0.8 …

10 bayesian  gaussian-mixture  frequentist  pymc  method-comparison 

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베이지안 A / B 테스트를 언제 종료해야합니까?

해커 및 베이지안 A / B 테스트에 대한 확률 적 프로그래밍 에서와 같이 베이지안 방식으로 A / B 테스트를 수행하려고합니다 . 두 기사 모두 의사 결정자가 어떤 기준의 확률에 기초하여 더 나은 변형을 결정한다고 가정합니다 ( 예 : ). 따라서 가 더 낫습니다. 이 확률은 결론을 도출하기에 충분한 양의 데이터가 …

10 bayesian  beta-binomial 

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동일하거나 다른가요? 베이지안 방식

다음 모델이 있다고 가정 해보십시오. 포아송 ( λ ) ~ { λ1λ2만약 t < τ경우 t ≥ τ푸 아송(λ)∼{λ1만약 티<τλ2만약 티≥τ\text{Poisson}(\lambda) \sim \begin{cases} \lambda_1 & \text{if } t \lt \tau \\ \lambda_2 & \text{if } t \geq \tau \end{cases} 그리고 내 데이터에서 아래에 표시된 및 의 후부를 추론합니다 . 과 …

10 distributions  bayesian  poisson-distribution 

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계층 적 베이지안 모델의 장점을 설명하기위한 좋은 비유는 무엇입니까?

필자는 베이지안 통계를 처음 접했고 최근에 JAGS를 사용하여 다른 데이터 세트에서 계층 적 베이지안 모델을 작성했습니다. 표준 glm 모델과 비교하여 결과에 매우 만족하지만 비 통계 학자에게 표준 통계 모델과의 차이점이 무엇인지 설명해야합니다. 특히 HBM이 단순한 모델보다 성능이 뛰어난 이유와시기를 설명하고 싶습니다. 유추는 특히 일부 주요 요소를 보여주는 유추가 유용합니다. 여러 …

10 bayesian  hierarchical-bayesian 

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혼합 모형 아이디어와 베이지안 방법

혼합 모형에서는 랜덤 효과 (모수)가 정규 분포를 따르는 랜덤 변수라고 가정합니다. 모든 매개 변수가 무작위로 가정되는 베이지안 방법과 매우 유사합니다. 랜덤 효과 모델은 베이지안 방법의 특별한 경우입니까?

10 bayesian  mixed-model 

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조건부 독립성 및 그래픽 표현 관련

공분산 선택을 연구 할 때 한 번 다음 예제를 읽었습니다. 다음 모델과 관련하여 : 공분산 행렬과 역공 분산 행렬은 다음과 같습니다. 와 y 의 독립성이 왜 역공 분산에 의해 결정 되는지 이해가되지 않습니까?엑스xx와이yy 이 관계의 기본이되는 수학적 논리는 무엇입니까? 또한, 다음 그림의 왼쪽 그래프는 와 y 사이의 독립 관계를 캡처한다고 …

10 machine-learning  bayesian  conditional-probability  covariance  graphical-model 

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비모수 적 군집화를위한 PyMC : 가우스 혼합의 매개 변수를 추정하기위한 Dirichlet 프로세스가 군집하지 못함

문제 설정 PyMC를 적용하려는 첫 번째 장난감 문제 중 하나는 비모수 적 군집입니다. 일부 데이터를 제공하고이를 가우스 혼합으로 모델링하고 군집 수와 각 군집의 평균 및 공분산을 배웁니다. 내가이 방법에 대해 알고있는 대부분의 내용은 2007 년경 Michael Jordan과 Yee Whye Teh의 비디오 강의 (스팀이 격렬 해지기 전에)와 Fonnesbeck 박사와 E. Chen의 …

10 bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes 

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버그, JAGS의 가중 일반화 회귀

에서 R우리가 할 수있는 "이전에 무게"는 glm바이어 회귀 가중치 매개 변수입니다. 예를 들면 다음과 같습니다. glm.D93 <- glm(counts ~ outcome + treatment, family = poisson(), weights=w) JAGS또는 BUGS모델 에서 어떻게이 작업을 수행 할 수 있습니까? 나는 이것에 대해 논의한 논문을 찾았지만 그 중 어느 것도 예를 제공하지 않았다. 나는 주로 …

10 bayesian  generalized-linear-model  jags  bugs  weighted-regression 

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로지스틱 회귀 분석에 대한 베이지안 적합도를 시각화하는 방법

베이지안 로지스틱 회귀 문제의 경우, 사후 예측 분포를 만들었습니다. 예측 분포에서 표본을 추출하고 내가 가진 각 관측치에 대해 (0,1)의 표본을 수천 개받습니다. 예를 들어 적합도를 시각화하는 것은 흥미롭지 않습니다. 이 그림은 10,000 개의 샘플 + 관측 된 데이텀 포인트를 보여줍니다 (왼쪽에서 빨간색 선을 만들 수 있음). 문제는이 음모가 거의 유익하지 …

10 bayesian  data-visualization  classification  goodness-of-fit  binary-data 

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BUGS / JAGS / STAN으로 비율을 어떻게 모델링 할 수 있습니까?

응답이 비례하는 모델을 만들려고합니다 (실제로 정당이 선거구에서 얻는 투표의 비율입니다). 분포는 정상적이지 않기 때문에 베타 분포로 모델링하기로 결정했습니다. 또한 여러 예측 변수가 있습니다. 그러나 BUGS / JAGS / STAN으로 작성하는 방법을 모르겠습니다 (JAGS가 최선의 선택이지만 실제로 중요하지는 않습니다). 내 문제는 예측 변수로 매개 변수를 합한 것인데 어떻게해야합니까? 이 코드는 (JAGS …

10 bayesian  jags  bugs  beta-regression  stan 

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사전에 부적합한 베이 즈 요인

Bayes factor를 사용한 모델 비교에 관한 질문이 있습니다. 많은 경우, 통계학자는 부적절한 선행 (예 : 일부 Jeffreys 이전 및 참조 이전)과 함께 베이지안 접근법을 사용하는 데 관심이 있습니다. 내 질문은 모델 매개 변수의 사후 분포가 잘 정의 된 경우 부적절한 선행을 사용하여 베이 즈 요인을 사용하여 모델을 비교하는 것이 타당합니까? …

10 bayesian  model-selection  prior 

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Metropolis-Hastings 및 Gibbs Sampling을 도출 한 교재

Metropolis-Hastings 및 Gibbs 샘플링에 대한 실질적인 경험이 있지만 이러한 알고리즘에 대한 더 나은 수학적 이해를 원합니다. 이 샘플러의 정확성을 입증하는 좋은 교과서 또는 기사는 무엇입니까 (더 많은 알고리즘도 훌륭 할 것입니다)?

10 bayesian  references  mcmc 

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