«prior» 태그된 질문

대학원 통계 추론 수업에서 Jeffreys의 이전에 대해 배웠을 때 교수님들은 누군가가 그것을 사용하기보다는 역사적 이유로 대부분 흥미로워하는 것처럼 들었습니다. 그런 다음 베이지안 데이터 분석을 수행 할 때 Jeffreys의 사전 사용을 요청받지 않았습니다. 실제로 실제로 이것을 사용하는 사람이 있습니까? 그렇다면 (또는 그렇지 않은 경우) 왜 또는 왜 그렇지 않습니까? 일부 통계 …

11 bayesian  prior  jeffreys-prior 

음의 이항 분포에 대해 Jeffreys를 먼저 얻으려고합니다. 내가 어디로 잘못 가고 있는지 알 수 없으므로 누군가가 그 점을 지적하면 도움이 될 것입니다. 좋아, 그래서 상황이있다 : I는 이항 및 음 이항를 사용하여 얻어진 이전의 분포를 비교이다 (두 경우 모두에서)가 어디에 시험과 m의 성공은. 이항 경우에 대한 정답을 얻지 만 음수 …

11 probability  bayesian  inference  prior 

나는 Wagenmakers (2007)를 읽고있다 p 값의 광범위한 문제에 대한 실질적인 해결책 . 저는 BIC 값을 Bayes 요인과 확률로 변환하는 것에 흥미를 느낍니다. 그러나 지금까지 나는 단위 정보 가 정확히 무엇인지에 대해 잘 이해하지 못했습니다 . 나는이 특정 이전의 그림이나 그림을 생성하는 R 코드에 대한 설명에 감사 할 것입니다.

11 prior  bic  bayes  unit-information-prior 

에 자신의 위키 페이지 , 스탠 상태의 개발자 : 우리가 싫어하는 일부 원칙 : 불변성, Jeffreys, 엔트로피 대신 많은 정규 배포 권장 사항이 있습니다. 지금까지 샘플링에 의존하지 않는 베이지안 방법을 사용했는데 왜 는 이항 우도에 적합합니다.θ∼Beta(α=12,β=12)θ∼Beta(α=12,β=12)\theta \sim \text{Beta}\left(\alpha=\frac{1}{2},\beta=\frac{1}{2}\right)

11 bayesian  mcmc  prior  pymc  stan 

이 두 종류의 이전의 차이점이 무엇인지 궁금합니다. 비 정보 부적절한

10 bayesian  prior  improper-prior 

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 

'전문가' 가 있다고 가정 해 봅시다 .이 변수에서 변수 에 대한 사전 배포를 유도하려고 합니다. 나는 진짜 돈으로 그들에게 동기를 부여하고 싶습니다 . 아이디어는 우선 순위를 도출하고 , 랜덤 변수 의 실현을 관찰 한 다음, 사전이 증거와 얼마나 잘 일치하는지에 따라 전문가들 사이에서 미리 정해진 '지갑'을 나눕니다. 이 마지막 부분에 …

10 bayesian  prior 

약한 유익한 사전에 대한 정확한 정의가 있습니까? 폭 넓은 지원을 통해 주관적인 것과 다른 점은 무엇입니까?

10 bayesian  prior 

이것은 철학적 질문의 약간 될 수도 있지만 여기에 우리가 간다 : 의사 결정 이론으로, 베이 즈 추정의 위험 대한 이전 유통에 대한 정의 에를 .θ^( x )θ^(x)\hat\theta(x)θ ∈ Θθ∈Θ\theta\in\Thetaππ\piΘΘ\Theta 이제, 실제로, 가 데이터를 생성하기 위해서는 (즉, "존재"), 는 에서 가능한 변이 여야합니다. 예를 들어, 0이 아닌 확률, 0이 아닌 밀도 …

9 bayesian  prior  decision-theory  point-estimation 

예 : 직업 설명에 "영국의 Java Senior Engineer"문장이 있습니다. 나는 2 개 종류로 예측하는 깊은 학습 모델을 사용하려면 : English 와 IT jobs. 기존 분류 모델을 사용하는 경우 softmax마지막 레이어에서 함수가있는 레이블 하나만 예측할 수 있습니다 . 따라서 두 모델 신경망을 사용하여 두 범주 모두에서 "예"/ "아니오"를 예측할 수 있지만 …

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베이지안 통계 분석 및 의사 결정에서 사전 정보의 개념을 잘 이해하고 있다고 생각하지만 종종 응용 프로그램을 둘러싼 머리를 감쌀 수 없습니다. 나는 나의 투쟁을 예시하는 몇 가지 상황을 염두에 두었고, 지금까지 읽은 베이지안 통계 교과서에서 제대로 해결되지 않았다고 생각합니다. 몇 년 전에 68 %의 사람들이 ACME 제품 구매에 관심이 있다고 …

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계측기의 측정 오류가있는 경우 적절한 사전 계산 방법은 무엇입니까? 이 단락은 Cressie의 저서 "시공간 데이터 통계"에서 발췌 한 것입니다. 측정 오류 분산과 관련하여 일부 사전 정보가 제공되어 상당히 유익한 매개 변수 모델을 지정할 수있는 경우가 종종 있습니다. 우리는 조건부 독립 측정 오차를 가정하는 경우, 예를 들어, IID되는 , 우리는에 대한 …

9 bayesian  standard-error  error  prior  measurement-error 

그것은 당신이 더 많은 증거를 가지고 (큰 형태로 말하는 것을 잘 알려져있다 에 대한 , 베이지안 전에 "잊혀진"도착 IID 예), 그리고 추론의 대부분은 증거 (또는 가능성)에 의해 영향을받습니다.엔nn엔nn 다양한 특정 사례 (예 : 베타 이전의 Bernoulli 또는 다른 유형의 예)에서 쉽게 볼 수 있지만 일반적인 경우에는 및 일부 이전 ?엑스1, …

9 bayesian  prior 

베이지안 분석에서 이전 분포가 어떻게 보이는지 정의 / 분석하기 위해 분석중인 동일한 데이터 세트를 허용해서는 안된다는 것을 이해하고 있습니다. 특히, 모형에 적합하도록 사전을 사용할 것과 동일한 데이터 세트의 요약 통계를 기반으로 베이지안 분석에 대한 사전 분포를 정의하는 것은 부적절합니다. 누군가 이것을 부적절하다고 구체적으로 논의하는 자원을 알고 있습니까? 이 문제에 대한 …

9 bayesian  prior