«posterior» 태그된 질문

학생들 그룹에는 왼손잡이 인 18 명 중 2 명이 있습니다. 정보가없는 것으로 가정하고 모집단에서 왼손잡이 학생들의 사후 분포를 찾으십시오. 결과를 요약하십시오. 문헌에 따르면 5-20 %의 사람들이 왼손잡이입니다. 이전에이 정보를 고려하여 새로운 후부를 계산하십시오. 베타 배포판을 사용해야한다는 것을 알고 있습니다. 먼저 및 값을 1로 사용합니까? 후부의 재료에서 찾은 방정식은αα\alphaββ\beta π(r|Y)∝r(Y+−1)×(1−r)(N−Y+−1)π(r|Y)∝r(Y+−1)×(1−r)(N−Y+−1)\pi(r \vert …

124 distributions  bayesian  prior  posterior 

나는 사후 예측 분포 가 무엇인지 이해하고 사후 예측 검사 에 대해 읽었 지만 아직 그것이 무엇인지는 분명하지 않습니다. 후방 예측 검사는 정확히 무엇입니까? 왜 일부 저자들은 사후 예측 검사를 실행하는 것이 "데이터를 두 번 사용하는"것이며 남용해서는 안된다고 말합니까? (또는 심지어 베이지안이 아님)? (예 : this 또는 this 참조 ) …

33 bayesian  model-selection  posterior 

나는 후자가 무엇인지 이해하지만 후자가 무엇을 의미하는지 잘 모르겠습니다. 2는 어떻게 다릅니 까? Kevin P Murphy는 교과서 인 Machine Learning : Probabilistic Perspective 에서 "내부 신념 상태"라고 지적했습니다. 이것이 실제로 무엇을 의미합니까? 나는 Prior가 당신의 내부 신념이나 편견을 나타냅니다.

31 posterior  definition 

적절한 사전 배포의 경우 피( θ ∣ X) = P( X∣ θ ) P( θ )피( X)P(θ∣X)=P(X∣θ)P(θ)P(X)P(\theta \mid X) = \dfrac{P(X \mid \theta)P(\theta)}{P(X)} ∝ P( X∣ θ ) P( θ )∝P(X∣θ)P(θ) \propto P(X \mid \theta)P(\theta) . 이 단계에 대한 일반적인 정당성의 여백 분포이다 , ,에 대해 상수 인 사후 분포를 …

22 distributions  bayesian  prior  posterior 

나는 사전이 적절할 필요가 없으며 우도 함수도 1에 통합되지 않는다는 것을 알고 있습니다. 그러나 후자는 적절한 분포가 필요합니까? 그렇지 않은 경우의 의미는 무엇입니까?

21 distributions  bayesian  posterior 

이전과 가능성이 서로 매우 다른 경우, 때때로 후부가 그들과 유사하지 않은 상황이 발생합니다. 정규 분포를 사용하는이 그림을 참조하십시오. 이것은 수학적으로 정확하지만 내 직감과 일치하지 않는 것 같습니다. 데이터가 내 견실 한 신념이나 데이터와 일치하지 않으면 범위가 잘 맞지 않을 것으로 예상되며 평소보다 뒤 떨어질 것으로 기대합니다 이전과 가능성에 대한 전체 …

21 bayesian  prior  posterior  likelihood 

나는 Jaynes가 잦은 주의자들이 "암시 적 이전"으로 작동한다고 주장하는 것을 들었다. 이러한 암시 적 선행은 무엇입니까? 이것은 잦은 모델이 베이지안 모델의 모든 특수 사례가 발견되기를 기다리는 것을 의미합니까?

19 bayesian  prior  posterior  frequentist 

The Odds, Continually Updated 기사는 문자 그대로 Bayesian Statistics에 생명을 빚진 Long Island 어부의 이야기를 언급합니다. 짧은 버전은 다음과 같습니다. 한밤중에 보트에 두 명의 어부가 있습니다. 하나는 잠든 반면 다른 하나는 바다에 빠집니다. 보트는 첫 번째 사람이 마침내 일어나 해안 경비대에 알릴 때까지 밤새 계속 자동 조종 장치를 따라 트롤링을 …

19 probability  bayesian  posterior  bayes 

내 이해는 베이지안 접근법을 사용하여 매개 변수 값을 추정 할 때입니다. 사후 분포는 사전 분포와 우도 분포의 조합입니다. 우리는 사후 분포에서 표본을 생성하여이를 시뮬레이션합니다 (예를 들어, Metropolis-Hasting 알고리즘을 사용하여 값을 생성하고 사후 분포에 속할 확률의 특정 임계 값보다 높은 경우 값을 수용 함). 이 샘플을 생성 한 후에는이 샘플을 사용하여 …

19 bayesian  inference  simulation  mcmc  posterior 

베이지안 프레임 워크는 해석에서 (자주주의에 비해) 큰 장점을 가지고 있다고 종종 주장되는데, 이는 데이터에서 주어진 매개 변수의 확률 을 대신 대신 계산하기 때문 입니다. 빈번한 틀. 여태까지는 그런대로 잘됐다.p ( x | θ )p ( θ | x )p(θ|x)p(\theta|x)p ( x | θ )p(x|θ)p(x|\theta) 그러나 전체 방정식은 다음을 기반으로합니다. p …

18 bayesian  interpretation  prior  likelihood  posterior 

이것은 매우 간단한 질문이지만 인터넷이나 책 어디에서나 파생물을 찾을 수 없습니다. 한 베이지 안에서 다변량 정규 분포를 업데이트하는 방법을 도출하고 싶습니다. 예를 들어 : P(x|μ,Σ)P(μ)==N(μ,Σ)N(μ0,Σ0).P(x|μ,Σ)=N(μ,Σ)P(μ)=N(μ0,Σ0). \begin{array}{rcl} \mathbb{P}({\bf x}|{\bf μ},{\bf Σ}) & = & N({\bf \mu}, {\bf \Sigma}) \\ \mathbb{P}({\bf \mu}) &= & N({\bf \mu_0}, {\bf \Sigma_0})\,. \end{array} 집합을 관찰 한 …

18 bayesian  normal-distribution  matrix  posterior  linear-algebra 

내가 들었던 다음 이미지는 사후 확률 분포가 어떻게 사전 분포와 우도 분포의 조합인지를 보여줍니다. 이미지에 문제가 있다는 말을 들었습니다. 즉, 사후 분포는 우도 함수의 형태로 주어진 형태를 가질 수 없습니다. 그러나 나는 이미지에 무엇이 잘못되었는지 생각하기 위해 고심하고 있습니다. 후자는 가능성이있는 것으로 보이지만 이전 분포에 의해 오른쪽으로 당겨집니다. 이것은 무엇이 …

17 distributions  posterior 

하나의 고정 효과 (조건)와 두 개의 임의 효과 (대상 내 설계 및 쌍으로 인해 참가자)가있는 혼합 효과 모델을 사용하여 데이터 세트를 분석하고 있습니다. lme4패키지로 모델이 생성되었습니다 exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). 다음으로, 고정 효과 (조건)없이 모형에 대해이 모형의 우도 비 검정을 수행했으며 유의 한 차이가 있습니다. 내 데이터 세트에는 3 가지 조건이 있으므로 다중 …

16 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

샘플이 거의없는 이변 량 가우스 분포를 "학습"해야하지만 이전 분포에 대한 가설이 좋으므로 베이지안 접근법을 사용하고 싶습니다. 이전을 정의했습니다 : P(μ)∼N(μ0,Σ0)P(μ)∼N(μ0,Σ0) \mathbf{P}(\mathbf{\mu}) \sim \mathcal{N}(\mathbf{\mu_0},\mathbf{\Sigma_0}) μ0=[00] Σ0=[160027]μ0=[00] Σ0=[160027] \mathbf{\mu_0} = \begin{bmatrix} 0 \\ 0 \end{bmatrix} \ \ \ \mathbf{\Sigma_0} = \begin{bmatrix} 16 & 0 \\ 0 & 27 \end{bmatrix} 그리고 내 분포는 …

15 distributions  bayesian  estimation  covariance  posterior 

많은 실제 응용 분야에서, MCMC 기반 방법은 사후가 분석적 임에도 불구하고 매개 변수를 추정하는 데 사용됩니다 (예를 들어, 선행 기술이 공액 이었기 때문에). 저에게는 MCMC 기반 견적 도구보다는 MAP 견적 도구를 사용하는 것이 더 합리적입니다. MCMC가 왜 분석 후부에서 여전히 적절한 방법인지 지적 할 수 있습니까?

13 bayesian  mcmc  posterior