«pymc» 태그된 질문

관심있는 결과가 이분법 인 LASSO Regressionglmnet 과 함께 사용하기 시작했습니다 . 아래에 작은 모의 데이터 프레임을 만들었습니다. age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, 0.91, 0.29, 0.88) …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

현재 Coursera에서 Daphne Koller의 PGM 과정을 수강하고 있습니다. 여기에서 우리는 일반적으로 베이지안 네트워크를 관측 된 데이터의 일부인 변수의 원인 및 결과 지향 그래프로 모델링합니다. 그러나 PyMC 자습서 및 예제에서 나는 일반적으로 PGM과 같은 방식으로 모델링되지 않았거나 혼란 스럽습니다. PyMC에서 관측 된 실제 변수의 부모는 종종 변수를 모델링하는 데 사용하는 분포의 …

13 bayesian  inference  bayesian-network  pymc 

이것은 잦은 야영지에서 누군가 베이지안 데이터 분석을하기위한 첫 시도입니다. A. Gelman의 Bayesian Data Analysis에서 여러 자습서와 몇 개의 장을 읽었습니다. 내가 선택한 첫 번째 다소 독립적 인 데이터 분석 예제는 기차 대기 시간입니다. 나는 나 자신에게 물었다 : 대기 시간의 분포는 무엇인가? 데이터 세트는 블로그 에서 제공되었으며 PyMC 외부와 약간 …

12 bayesian  pymc 

나는 매우 간단한 모델을 시도하고 있습니다. 정밀도를 알고 있다고 가정하는 법선을 피팅하고 평균을 찾고 싶습니다. 아래 코드는 Normal에 올바르게 맞는 것 같습니다. 그러나 피팅 후 모델에서 샘플링하고 싶습니다. 예를 들어 data변수 와 유사한 새 데이터를 생성 합니다. trace("mean")평균 변수에 대한 샘플을 얻는 데 사용할 수 있다는 것을 알고 있습니다 . …

12 mcmc  pymc 

PyMC3을 사용하여 데이터에서 베이지안 모델을 실행하고 있습니다. 나는 Bayesian 모델링에 익숙하지 않지만 이 사이트의 일부 블로그 게시물 , Wikipedia 및 QA 에 따르면 Bayes factor 및 BIC 기준을 사용하여 내 데이터를 가장 잘 나타내는 모델을 선택할 수있는 유효한 접근 방법 인 것 같습니다 (생성하는 모델) 내 데이터). Bayes 계수를 계산하려면 …

11 bayesian  model-selection  pymc 

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 

문제 간단한 2- 가우스 혼합 모집단의 모형 매개 변수를 적합하게 만들고 싶습니다. 베이지안 방법에 대한 과대 광고가 주어지면이 문제에 대해 베이지안 추론이 전통적인 피팅 방법보다 더 나은 도구인지 이해하고 싶습니다. 지금까지 MCMC는이 장난감 예제에서 성능이 좋지 않지만 아마도 간과했을 것입니다. 코드를 보자. 도구들 파이썬 (2.7) + scipy stack, lmfit 0.8 …

10 bayesian  gaussian-mixture  frequentist  pymc  method-comparison 

문제 설정 PyMC를 적용하려는 첫 번째 장난감 문제 중 하나는 비모수 적 군집입니다. 일부 데이터를 제공하고이를 가우스 혼합으로 모델링하고 군집 수와 각 군집의 평균 및 공분산을 배웁니다. 내가이 방법에 대해 알고있는 대부분의 내용은 2007 년경 Michael Jordan과 Yee Whye Teh의 비디오 강의 (스팀이 격렬 해지기 전에)와 Fonnesbeck 박사와 E. Chen의 …

10 bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes 

나는 시작하기 전에 더 많은 통계를 배우려고 노력하는 소프트웨어 엔지니어이기 때문에, 이것은 새로운 영역입니다. PyMC를 배우고 실제로 (실제로) 간단한 예제를 통해 작업했습니다. 내가 일할 수없는 한 가지 문제 (및 관련 예제를 찾을 수 없음)는 두 정규 분포에서 생성 된 데이터에 모델을 피팅하는 것입니다. 1000 개의 값이 있다고 가정합니다. a에서 생성 …

10 modeling  python  pymc 

저는 현재 해커 "책"에 대한 확률 적 프로그래밍과 베이지안 방법을 읽고 있습니다. 몇 장을 읽었으며 pymc를 사용한 첫 번째 예제가 문자 메시지의 스위치 포인트를 감지하는 첫 번째 장에서 생각하고있었습니다. 이 예에서 전환점이 발생하는시기를 나타내는 임의 변수는 로 표시됩니다 . MCMC 단계 후 의 사후 분포 가 제공됩니다.ττ\tauττ\tau 우선이 그래프에서 배울 …

9 probability  mcmc  pymc  change-point