Рецензент попросил нас предоставить p-значения, чтобы лучше понять оценки модели в нашей байесовской многоуровневой модели. Модель представляет собой типичную модель множественных наблюдений на одного участника эксперимента. Мы оценили модель с помощью Stan, поэтому мы можем легко вычислить...
У меня проблемы с пониманием, почему байесовский вывод приводит к неразрешимым проблемам. Проблема часто объясняется так: Я не понимаю, почему этот интеграл нужно оценивать в первую очередь: мне кажется, что результатом интеграла является просто нормализационная константа (как дан набор данных D)....
Я думаю, что хороший способ запомнить формулу - это думать о формуле так: Вероятность того, что какое-либо событие A имеет конкретный результат, учитывая результат независимого события B = вероятность того, что оба результата произошли одновременно / что бы мы ни говорили, вероятность ожидаемого...
Насколько я понимаю, приблизительные байесовские вычисления (ABC) и цепь Маркова Монте-Карло (MCMC) имеют очень похожие цели. Ниже я опишу свое понимание этих методов и то, как я воспринимаю различия в их применении к реальным данным. Приближенное байесовское вычисление ABC состоит из выборки...
Мне нужно «изучить» распределение двумерного гауссиана с несколькими выборками, но хорошая гипотеза о предыдущем распределении, поэтому я хотел бы использовать байесовский подход. Я определил свой предыдущий: P(μ)∼N(μ0,Σ0)P(μ)∼N(μ0,Σ0) \mathbf{P}(\mathbf{\mu}) \sim...
Я полагаю, что п( A | B ) = P( A | B , C) ∗ P( C) + P(A|B,¬C)∗P(¬C)P(A|B)=P(A|B,C)∗P(C)+P(A|B,¬C)∗P(¬C)P(A|B) = P(A | B,C) * P(C) + P(A|B,\neg C) * P(\neg C) правильно, тогда как п( A | B ) = P( A | B , C) + P(A|B,¬C)P(A|B)=P(A|B,C)+P(A|B,¬C)P(A|B) = P(A | B,C) + P(A|B,\neg C) это неверно. Тем не...
Я анализирую набор данных, используя модель смешанных эффектов с одним фиксированным эффектом (условием) и двумя случайными эффектами (участник из-за дизайна объекта и пары). Модель была сгенерирована с lme4пакетом: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Затем я...
Мой основной вопрос: как бы вы пробовали неправильный дистрибутив? Имеет ли смысл пробовать неправильный дистрибутив? Здесь комментарии Сианя как бы касаются вопроса, но я искал некоторые подробности по этому поводу. Более конкретно для MCMC: Говоря о MCMC и читая статьи, авторы подчеркивают, что...
В настоящее время я читаю о байесовских методах в вычислительной молекулярной эволюции Янга. В разделе 5.2 говорится о приорах, в частности неинформативных / плоских / расплывчатых / диффузных, сопряженных и гиперприорных. Возможно, это требует чрезмерного упрощения, но может ли кто-нибудь...
Прочитав этот пост в блоге о байесовских моделях структурных временных рядов, я хотел взглянуть на реализацию этого в контексте проблемы, для которой я ранее использовал ARIMA. У меня есть некоторые данные с некоторыми известными (но шумными) сезонными компонентами - это определенно есть ежегодные,...
Я пытаюсь понять логику d-разделения в каузальных байесовских сетях. Я знаю, как работает алгоритм, но я не совсем понимаю, почему «поток информации» работает так, как указано в алгоритме. Например, на графике выше, давайте подумаем, что нам дан только X, и никакой другой переменной не наблюдалось....
Для данной проблемы вывода мы знаем, что байесовский подход обычно отличается как по форме, так и по результатам феечистского подхода. Частые участники (обычно это я) часто указывают на то, что их методы не требуют предварительного и, следовательно, в большей степени «основаны на данных», чем...
Таким образом, в (неконтролируемом) текстовом моделировании скрытое распределение Дирихле (LDA) является байесовской версией вероятностного скрытого семантического анализа (PLSA). По сути, LDA = PLSA + Dirichlet перед его параметрами. Насколько я понимаю, LDA теперь является эталонным алгоритмом и...
Итак, мы знаем, что случайный поиск работает лучше, чем поиск по сетке, но более поздним подходом является байесовская оптимизация (с использованием гауссовских процессов). Я посмотрел сравнение между ними и ничего не нашел. Я знаю, что в cs231n Стэнфорда они упоминают только случайный поиск, но,...
Проще говоря: есть ли различия в байесовском и частом подходах к исследовательскому анализу данных? Я не знаю присущих методов EDA, поскольку гистограмма - это гистограмма, диаграмма рассеяния - это диаграмма рассеяния и т. Д., А также я не нашел примеров различий в том, как преподается или...
Этот вопрос вытекает из вопроса: когда (если вообще когда-либо) частотный подход существенно лучше, чем байесовский? Как я уже писал в своем решении этого вопроса, по моему мнению, если вы являетесь частым участником, вам не нужно верить / придерживаться принципа вероятности, так как часто методы,...
Я ищу теоретически строгий учебник по байесовской эконометрике, предполагающий глубокое понимание экономистической эконометрики. Я хотел бы предложить одну работу за ответ, чтобы рекомендации могли быть оценены по...
Вопрос: Каков стандартный способ кластеризации данных с использованием процесса Дирихле? При использовании выборочных кластеров Гиббса во время отбора проб появляются и исчезают. Кроме того, у нас есть проблема идентификации, так как апостериорное распределение инвариантно к кластерным связям....
Я читал о вычислении объективной оценки стандартного отклонения и источника, который я прочитал (...) за исключением некоторых важных ситуаций, задача имеет мало отношения к приложениям статистики, поскольку ее необходимость избегается стандартными процедурами, такими как использование тестов...
Мне было интересно, какой пакет статистических программ вы, ребята, порекомендуете для выполнения байесовского вывода. Например, я знаю, что вы можете запускать openBUGS или winBUGS как автономные или вы также можете вызывать их из R. Но R также имеет несколько своих собственных пакетов (MCMCPack,...