«hierarchical-bayesian» 태그된 질문

나는 이것이 특정 분석 경향을 이용하는 것으로 유명한 만화에서 나온다는 것을 알고 있지만 실제로 몇 분 동안 쳐다 본 후에는 합리적으로 보입니다. 누구든지이 " 수정 된 베이 즈 정리 "가 무엇을하고 있는지를 설명 할 수 있습니까 ?

81 bayesian  hierarchical-bayesian 

"딥 러닝"은 다단계 / 계층 모델링의 또 다른 용어입니까? 나는 전자보다 후자에 대해 더 잘 알고 있지만, 내가 알 수 있듯이, 주요 차이점은 그들의 정의가 아니라 응용 프로그램 도메인 내에서 어떻게 사용되고 평가되는지입니다. 일반적인 "딥 러닝"애플리케이션의 노드 수는 더 크고 일반적인 계층 적 형식을 사용하는 반면 다중 레벨 모델링의 애플리케이션은 …

31 machine-learning  multilevel-analysis  hierarchical-bayesian  deep-learning 

예를 들어 내 문제를 설명하겠습니다. {나이, 성별, 국가, 지역, 도시}와 같은 속성이 주어진 개인의 소득을 예측한다고 가정합니다. 당신은 이와 같은 훈련 데이터 세트를 가지고 있습니다 train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train CountryID RegionID CityID Age …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

문헌에서 나는 때때로 데이터 자체에 의존하는 사전을 선택하는 것 (예 : Zellners g-prior)이 이론적 관점에서 비판 될 수 있다고 언급하면서 종종 걸림돌로 생각한다. 데이터와 독립적으로 이전을 선택하지 않으면 문제가 정확히 어디입니까?

18 bayesian  prior  hierarchical-bayesian 

문맥: Gelman의 8 개 학교 예 (Bayesian Data Analysis, 3 판, 5.5 장)에는 8 개 학교에서 코칭의 효과를 테스트하는 8 개의 병렬 실험이 있습니다. 각 실험은 코칭의 효과 및 관련 표준 오류에 대한 추정치를 산출합니다. 그런 다음 저자는 다음과 같이 코칭 효과의 8 가지 데이터 요소에 대한 계층 적 모델을 …

17 bayesian  hierarchical-bayesian 

그의 널리 인용 된 논문 에서 계층 적 모델의 분산 모수에 대한 사전 분포 Gelman은 계층 적 베이지안 모델의 분산에 대한 유익한 비 정보 적 사전 분포가 균일 분포와 반 t 분포라고 제안합니다. 내가 올바르게 이해하면 위치 매개 변수 (예 : 평균)가 주요 관심사 일 때 잘 작동합니다. 경우에 따라 …

16 bayesian  variance  prior  jags  hierarchical-bayesian 

이 질문의 기술 후속 인 이 질문에 . Raftery (1988) : 이항 매개 변수에 대한 추론 :NNN WinBUGS / OpenBUGS / JAGS 의 계층 적 Bayes 접근 방식 에 제시된 모델을 이해하고 복제하는 데 어려움이 있습니다. 그것은 코드에 관한 것이 아니라 여기서 주제에 관한 것이어야합니다. 배경 하자 알 수있는 이항 …

16 bayesian  binomial  hierarchical-bayesian  winbugs 

배경 : 현재 다양한 베이지안 계층 모델을 비교하는 작업을하고 있습니다. 데이터 는 참가자 i 및 시간 j 에 대한 웰빙의 숫자 측정 값입니다 . 참가자 당 약 1000 명의 참가자와 5 ~ 10 개의 관측치가 있습니다.와이나는 j와이나는제이y_{ij}나는나는i제이제이j 대부분의 종단 데이터 셋과 마찬가지로, 시간에 더 가까운 관측치가 더 멀리 떨어져있는 관측치보다 …

14 bayesian  autocorrelation  hierarchical-bayesian  deviance 

Gelman & Hill (2007)의 저서 (회귀 및 다중 레벨 / 계층 모델을 사용한 데이터 분석)에서 저자는 중복 평균 매개 변수를 포함하면 MCMC 속도를 높일 수 있다고 주장합니다. 주어진 예제는 "비행 시뮬레이터"(Eq 13.9)의 중첩되지 않은 모델입니다. yiγjδk∼N(μ+γj[i]+δk[i],σ2y)∼N(0,σ2γ)∼N(0,σ2δ)yi∼N(μ+γj[i]+δk[i],σy2)γj∼N(0,σγ2)δk∼N(0,σδ2) \begin{align} y_i &\sim N(\mu + \gamma_{j[i]} + \delta_{k[i]}, \sigma^2_y) \\ \gamma_j &\sim N(0, \sigma^2_\gamma) …

12 mcmc  hierarchical-bayesian  gibbs 

N 차원 차원 벡터 \ mathbf {x_1}, .., \ mathbf {x_N} \ begin {align} \ mathbf {x_i} & \ sim 을 생성하는 데 사용되는 정규 분포 의 정밀도 행렬 ΛΛ\boldsymbol{\Lambda} 을 추정 할 때 \ mathcal {N} (\ boldsymbol {\ mu, \ Lambda ^ {-1}}) \\ \ end {align} Wishart …

12 bayesian  posterior  hierarchical-bayesian  conjugate-prior  wishart 

피셔의 정확한 테스트를 더 잘 이해하고 싶기 때문에 f와 m이 남성과 여성에 해당하고 n과 y가 "소다 소비"에 해당하는 다음 장난감 예제를 고안했습니다. > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 분명히 이것은 과감한 단순화이지만 컨텍스트가 방해되는 것을 원하지 않았습니다. 여기서 나는 남자들이 음료수를 마시지 않고 여자들은 음료수를 마시고 …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

나는 Richard McElreath 가 쓴 (Re 훌륭한 ) 책 통계적 재검토 에서 13 장 "공분산의 모험"을 읽고 다음과 같은 계층 적 모델을 제시한다. ( R상관 행렬이다) 저자는 LKJcorr상관 관계 매트릭스의 정규화 이전으로 작동하는 약한 정보 이전이라고 설명합니다 . 그런데 왜 그래? LKJcorr분포가 어떤 특성을 가지고있어 상관 행렬에 우선 하기에 좋습니까? …

12 regression  self-study  correlation  prior  hierarchical-bayesian 

나는 종종 사람들이 베이지안 계층 모델에서 정보 차용 또는 정보 공유에 대해 이야기합니다. 이것이 실제로 무엇을 의미하는지, 이것이 베이지안 계층 모델에 고유한지에 대한 직접적인 대답을 얻을 수없는 것 같습니다. 나는 일종의 아이디어를 얻습니다. 계층의 일부 수준은 공통 매개 변수를 공유합니다. 나는 이것이 어떻게 "정보 차용"으로 해석되는지 전혀 모른다. "정보 차용"/ …

11 machine-learning  bayesian  multilevel-analysis  terminology  hierarchical-bayesian 

나는 R의 lme4 패키지에 대한 Doug Bates의 이론 논문 을 읽고 혼합 모델의 핵심을 더 잘 이해하고 있으며 제한된 최대 우도 (REML)를 사용하여 분산을 추정하는 것에 대해 더 잘 이해하고 싶은 흥미로운 결과를 발견했습니다. . REML 기준의 3.3 절에서 분산 추정에 REML을 사용하는 것은 적합 선형 모형의 잔차 편차로부터 분산을 …

11 maximum-likelihood  mixed-model  unbiased-estimator  hierarchical-bayesian  reml 

데이터의 계층 모델에서 여기서 는 실제로 통상적으로 나타나는 값 (선택했다 평균과 감마 분포의 편차는 대략 평균 및 상기 데이터의 변화와 일치하도록 (예를 들어, 클레이튼 및 Kaldor 1987 "은 경험적 베이 즈 질병 매핑 연령 표준화 상대 위험 추정치" 생체 인식 ). 그러나 이것은 매개 변수 대한 연구원의 신뢰를 과장하기 때문에 …

11 poisson-distribution  gamma-distribution  hierarchical-bayesian  hyperparameter