«bayesian» 태그된 질문

관심이 단순히 모델의 매개 변수 (포인트 및 / 또는 간격 추정)를 추정하고 사전 정보가 신뢰할 수없고 약하지 않은 경우 (이는 약간 모호하지만 알고있는 시나리오를 설정하려고합니다. 이전이 어렵다) ... 왜 누군가가 전통적인 접근 방식 대신 '비 정보 적'부적절한 선행과 함께 베이지안 접근 방식을 사용하려고합니까?

44 bayesian  inference  prior  likelihood  information 

어떤 맥락에서 베이지안 통계 방법을 사용하는 것에 대한 실질적인 반대 의견은 무엇입니까? 아니요, 나는 이전의 선택에 대해 평상시와 다름을 의미하지 않습니다. 이것이 대답이 없으면 기뻐할 것입니다.

44 bayesian 

좋아, 이것은 밤에 나를 유지시키는 질문이다. 부트 스트랩 절차를 베이지안 부트 스트랩을 제외한 일부 베이지안 절차와 비슷하게 해석 할 수 있습니까? 나는 정말 통일되고 이해하기 쉬운 통계의 베이지안 "통역"을 정말 좋아합니다. 그러나 나는 또한 부트 스트랩 절차에 약점이있어 매우 간단하지만 많은 상황에서 합리적인 추론을 제공합니다. 부트 스트랩이 어떤 의미에서 사후 …

43 bayesian  bootstrap 

베이지안 모형을 피팅 할 때 전문가의 사전 배포를 어떻게 이끌어 내야합니까?

42 bayesian  prior  elicitation 

나는 '교환 성'이라는 개념이 다른 맥락 (예를 들어, 베이지안 모델)에서 사용되는 것을 보았지만 나는 그 용어를 잘 이해하지 못했다. 이 개념은 무엇을 의미합니까? 어떤 상황에서이 개념이 호출되고 왜 그런가?

41 bayesian  intuition  exchangeability 

나는 R에서 BEST와 같은 플러그 앤 플레이 방법을 찾고 있지 않지만 두 샘플의 평균 간의 차이를 테스트하는 데 사용할 수있는 베이지안 방법에 대한 수학적 설명을 찾고 있습니다.

39 hypothesis-testing  bayesian  t-test 

베이지안 데이터 분석에서 파라미터는 랜덤 변수로 처리됩니다. 이것은 베이지안의 주관적인 확률 개념화에서 비롯됩니다. 그러나 베이지안은 이론적으로 '실제 세계'에 하나의 진정한 고정 매개 변수 값이 있음을 인정합니까? 명백한 대답은 '예'인 것처럼 보입니다. 그러면 매개 변수를 추정하려고 시도하는 것은 거의 의미가 없습니다. 이 답변에 대한 학술 인용은 크게 감사하겠습니다.

39 probability  bayesian  parameterization 

빈번한 통계에서는 신뢰 구간과 테스트간에 밀접한 관련이 있습니다. 예를 들어, 분포 에서 에 대한 유추를 예로 사용하면 신뢰 구간 에는 유의 수준 에서 의해 기각되지 않는 모든 값이 포함됩니다 .μμ\muN(μ,σ2)N(μ,σ2)\rm N(\mu,\sigma^2)1−α1−α1-\alphax¯±tα/2(n−1)⋅s/n−−√x¯±tα/2(n−1)⋅s/n\bar{x}\pm t_{\alpha/2}(n-1)\cdot s/\sqrt{n}μμ\mutttαα\alpha 빈번한 신뢰 구간은 이러한 의미에서 역전 된 테스트입니다. (우연히 이것은 -value를 매개 변수의 null 값이 신뢰 구간에 …

38 hypothesis-testing  bayesian  confidence-interval  frequentist  credible-interval 

누군가 베이지안과 잦은 확률 접근 방법의 차이점을 잘 설명 할 수 있습니까? 내가 이해 한 것에서 : 잦은 주의자들은 데이터가 특정 빈도 / 확률 (시험 횟수가 무한대에 가까워 질 때 사건의 상대 빈도로 정의 됨)을 갖는 반복 가능한 랜덤 표본 (임의 변수)이라는 점입니다. 기본 파라미터 확률이 반복 과정과 편차의 변화에 …

37 probability  bayesian  frequentist 

외부인으로서 통계적 추론을 수행하는 방법에 대한 두 가지 경쟁 견해가있는 것으로 보입니다. 작업 통계학자가 두 가지 방법을 모두 유효한 것으로 간주합니까? 하나를 선택하는 것이 더 철학적 인 질문으로 간주됩니까? 아니면 현재의 상황이 문제가되고 다른 접근법을 어떻게 통일하려고합니까?

37 bayesian  frequentist 

NY Times 의이 기사 " Odds, 지속적으로 업데이트"가 제 관심을 끌었습니다. 간단히 말해서, 그것은 [Bayesian statistics]는 2013 년 해안 경비대가 누락 된 어부 John Aldridge를 찾기 위해 사용한 것과 같은 검색을 포함하여 복잡한 문제에 접근하는 데 특히 유용하다는 것을 증명하고 있습니다 (지금까지 말레이시아 항공 370 호를 찾지 못했습니다). ...... 베이지안 …

36 hypothesis-testing  statistical-significance  bayesian  p-value  reproducible-research 

LDA 주제 모델 알고리즘에서이 가정을 보았습니다. 그러나 왜 Dirichlet 배포를 선택했는지 모르겠습니다. 다항식을 통한 균일 분포를 쌍으로 사용할 수 있는지 모르겠습니다.

36 bayesian  dirichlet-distribution  conjugate-prior 

베이 즈 정리 와 관련된 주요 아이디어, 즉 개념은 무엇입니까 ? 복잡한 수학 표기법의 파생을 요구하지 않습니다.

36 probability  bayesian  theory 

나는 Gibbs 샘플링, Metropolis Hastings 등과 같은 다양한 MCMC의 풍미를 포함하여 VI와 MCMC에 대한 일반적인 아이디어를 얻는다고 생각 합니다 . 이 논문은 두 가지 방법에 대한 훌륭한 설명을 제공합니다. 다음과 같은 질문이 있습니다. 베이지안 추론을하려면 왜 다른 방법을 선택해야합니까? 각 방법의 장단점은 무엇입니까? 나는 이것이 매우 광범위한 질문이라는 것을 이해하지만 …

36 machine-learning  bayesian  mcmc  variational-bayes  approximate-inference 

여기에서 찾을 수있는 데이터 과학 과정에 대한 강의 슬라이드를보고 있습니다. https://github.com/cs109/2015/blob/master/Lectures/01-Introduction.pdf 안타깝게도이 강의에 대한 비디오를 볼 수 없으며 슬라이드의 어느 시점에서 발표자가 다음과 같은 텍스트를 가지고 있습니다. 일부 주요 원칙 베이지안처럼 생각하고, Frequentist처럼 확인하십시오 (조정) 그게 실제로 무엇을 의미하는지 아는 사람이 있습니까? 이 두 가지 생각 학교에 대해 좋은 통찰력이 …

35 bayesian  data-mining  frequentist