«bayesian» 태그된 질문

제인스 '책에서 "확률 이론 : 과학의 논리" , 제인스는 제목의 장 (채널 18)는 "이 그는의 아이디어 소개하는 유통 및 승계의 규칙" 이 구절이 설명하는 데 도움이 배포판 :에이피에이피A_p에이피에이피A_p [...] 이것을 보려면 새로운 정보를 얻는 효과를 상상해보십시오. 우리가 동전을 다섯 번 던져서 매번 꼬리를 낸다고 가정 해보십시오. 당신은 다음 던질 때 …

25 probability  bayesian  beta-distribution 

물리적 관측치 (온도)와 숫자 모델 앙상블의 두 가지 데이터 세트가 있습니다. 모델 앙상블이 실제 독립적 인 표본을 나타내고 가정에서 해당 분포에서 관측치가 추출되는지 확인하는 완벽한 모델 ​​분석을 수행하고 있습니다. 내가 계산 한 통계는 정규화되었으며 이론적으로 표준 정규 분포 여야합니다. 물론 완벽하지는 않으므로 적합도를 테스트하고 싶습니다. 잦은 추론을 사용하여 Cramér-von Mises …

25 bayesian  goodness-of-fit 

통계적 추론에 대한 p- 값에 의존하는 단점에 대해 논의한 최근 기사에서 "매트릭스 v. 시라쿠사 노 및 학생 v. 피셔 통계적 유의성" (DOI : 10.1111 / j.1740-9713.2011.00511.x), Stephen T. Ziliak은 p- 값 사용에 반대합니다. 결론적 인 문단에서 그는 말한다 : 데이터는 우리가 이미 알고있는 것 중 하나입니다. 우리가 실제로 알고 싶은 …

25 r  hypothesis-testing  statistical-significance  bayesian  p-value 

CrossValidated 커뮤니티의 베이지안이 어떻게 모델 불확실성 의 문제를보고 어떻게 다루고 싶어 하는지 궁금 했습니다. 나는 두 부분으로 내 질문을 제기하려고 노력할 것이다. (경험 / 의견에서) 모델 불확실성을 다루는 것이 얼마나 중요합니까? 기계 학습 커뮤니티 에서이 문제에 관한 논문을 찾지 못했습니다. 그 이유가 궁금합니다. 모델 불확실성을 처리하는 일반적인 방법은 무엇입니까 (참조를 …

25 machine-learning  bayesian  model-selection 

현재 상태 공간 모델을위한 Markov chain Monte Carlo (MCMC) 알고리즘 을 개발해야하는 문제를 해결하고 있습니다. 문제를 해결할 수 있도록 다음과 같은 확률 : p ( τ ) = 2I ( τ > 0) / (1+ τ 2 )를 받았습니다 . τ 는 x 의 표준 편차입니다 .ττ\tauττ\tauττ\tauτ2τ2\tau^2ττ\tauxxx 그래서 나는 그것이 …

24 distributions  bayesian  prior  state-space-models  cauchy 

그래서 나는 훌륭한 책인 Empirical Bayes를 읽었습니다 . 나는 그 책이 훌륭하다고 생각했지만, 데이터로부터 사전 구축은 잘못되었다고 느꼈다. 분석 계획을 세우고 데이터를 수집 한 다음 분석 계획에서 이전에 결정한 가설을 테스트하도록 훈련했습니다. 이미 수집 한 데이터에 대한 분석을 수행 할 때 "유의 한"항목에 ​​대해 훨씬 더 엄격해야하는 선택 후 추론을 …

24 machine-learning  hypothesis-testing  bayesian  empirical-bayes 

당 이 와 이 대답 autoencoders는 차원 감소를 위해 신경 네트워크를 사용하는 기술이 될 것으로 보인다. 또한 가변 자동 인코더 ( "기존"자동 인코더에 대한 주요 차이점 / 이점)와이 알고리즘이 사용되는 주요 학습 작업이 무엇인지 알고 싶습니다.

24 machine-learning  bayesian  deep-learning  autoencoders  variational-bayes 

유익하지 않은 선행에 대한 베이지안 통계 과정 (경제학 석사)에 대한 짧은 이론 에세이를 작성하고 있으며이 이론의 발전 단계를 이해하려고합니다. 지금까지, 타임 라인은 Laplace의 무차별 원칙 (1812), 비 변치 이전 (Jeffreys (1946)), Bernardo 이전 (1979)의 세 가지 주요 단계로 이루어졌습니다. 저의 문헌 검토에서, 무차별 원칙 (Laplace)은 이전 정보의 부족을 나타내는 데 …

24 bayesian  references  prior  history 

이것은 되풀이되는 질문이지만 ( 이 게시물 , 이 게시물 및 이 게시물 참조 ) 다른 스핀이 있습니다. 일반 MCMC 샘플러의 많은 샘플이 있다고 가정합니다. 각 표본 대해 θθ\theta, 로그 우도 logf(x|θ)log⁡f(x|θ)\log f(\textbf{x} | \theta) 와 로그 우선 의 값을 알고 logf(θ)log⁡f(θ)\log f(\theta)있습니다. 도움이된다면 데이터 포인트 당 로그 우도 값 도 …

24 machine-learning  bayesian  sampling  mcmc  likelihood 

따라서이 질문은 약간 지저분하지만 화려한 그래프를 포함시켜 그 내용을 보완합니다! 먼저 배경과 질문. 배경 개 범주에 대해 동일한 probailites를 가진 차원 다항 분포 를 가지고 있다고 가정 해 봅시다 . 하자 정규화 계수 (BE 하다 분포가) :nnnnnnπ=(π1,…,πn)π=(π1,…,πn)\pi = (\pi_1, \ldots, \pi_n)ccc (c1,…,cn)∼Multinomial(1/n,…,1/n)πi=cin(c1,…,cn)∼Multinomial(1/n,…,1/n)πi=cin(c_1, \ldots, c_n) \sim \text{Multinomial}(1/n, \ldots, 1/n) \\ \pi_i …

24 distributions  bayesian  bootstrap  multinomial  dirichlet-distribution 

일반적으로 확률 이론은 Kolgomorov의 공리로 진행됩니다. Bayesians도 Kolmogorov의 공리를 받아들입니까?

24 probability  bayesian  kolmogorov-axioms 

그래서 나는 잦은 확률과 통계 분석의 기초 (그리고 그것이 얼마나 나쁜지를 사용할 수 있는지)를 알 수 있다고 생각합니다. 빈번한 세계에서는 분포가 실제적이고 객관적이며 변경되지 않은 것으로 가정하기 때문에 (적어도 주어진 상황에서는),이 분포와 해당 분포가 다르다는 질문을하는 것이 합리적입니다. 한 샘플이 다른 샘플과 같은 분포에서 추출 될 가능성이 얼마나되는지 알아보십시오. 베이지안 …

24 distributions  bayesian 

John Snow Cholera의 데이터를 기반으로 일종의 진원지에 대한 지리적 근사법을 개발하는 방법에 관심이 있습니다. 우물이 어디에 있는지에 대한 사전 지식없이 그러한 문제를 해결하기 위해 사용할 수있는 통계 모델링. 일반적인 문제로, 시간, 알려진 지점의 위치 및 관찰자의 도보 경로를 사용할 수 있습니다. 내가 찾고있는 방법은이 세 가지를 사용하여 "발생"의 진원지를 추정합니다.

23 bayesian  spatial  epidemiology  gis 

훌륭한 답변에서 영감을 얻은 질문을하고 싶었습니다.베타 배포 직관에 대한 에서 . 나는 타격 평균의 이전 분포에 대한 유도를 더 잘 이해하고 싶었습니다. David가 평균과 범위에서 매개 변수를 제거하는 것 같습니다. 평균이 있다는 가정하에 0.270.270.27 표준 편차는 0.180.180.18 당신이 밖으로 백업 할 수 있습니다, αα\alpha 와 ββ\beta 이 두 방정식을 해결하여 …

23 bayesian  prior 

내가 Google을 위해 "fisher" "fiducial" ... 나는 많은 인기를 얻었지만, 내가 따르는 모든 것은 내 이해력을 완전히 뛰어 넘습니다. 이 모든 히트는 공통점이 한 가지 인 것 같습니다. 모두 염색 된 통계 학자, 이론, 실제, 역사 및 통계학에 철저한 관심을 가진 사람들을 위해 작성된 것입니다. (따라서,이 설명들 중 어느 것도 …

23 bayesian  inference  terminology  fiducial  ronald-fisher