Доступна ли байесовская интерпретация REML? На мой взгляд, REML имеет сильное сходство с так называемыми эмпирическими процедурами байесовской оценки, и мне интересно, была ли продемонстрирована какая-то асимптотическая эквивалентность (скажем, при некотором подходящем классе приоров). Как...
В некоторых случаях предварительная оценка Джеффриса для полной многомерной модели обычно считается неадекватной, например, в случае: (где ε ∼ N ( 0 , σ 2 ) , где μ и σ неизвестны), где предпочтительным является следующий априор (для полного предшествующего Джеффриса π ( μ , σ ) ∝ σ - 2 ): p ( μ ,...
Проводились ли крупномасштабные исследования методов MCMC, сравнивающих производительность нескольких различных алгоритмов с набором тестовых плотностей? Я думаю о чем-то эквивалентном статье Риоса и Сахинидиса (2013), которая представляет собой тщательное сравнение большого количества...
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,...
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,...
Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто 2 года назад . У меня есть довольно простой набор данных, состоящий из одной независимой переменной, одной зависимой...
Я подумал, что могу поиграть с некоторыми байесовскими переменными, после хорошего поста в блоге и связанных с ним статей. Я написал программу на rjags (где я довольно новичок) и получил данные о ценах на Exxon Mobil, а также некоторые вещи, которые вряд ли могут объяснить его доходность (например,...
Представьте себе следующую схему: у вас есть 2 монеты, монета A, которая гарантированно будет честной, и монета B, которая может быть или не быть честной. Вас просят сделать 100 монетных бросков, и ваша цель - максимизировать количество голов . Ваша предварительная информация о монете B состоит в...
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....
Вопрос: Каковы преимущества / недостатки использования одного перед другим для выбора переменных? Предположим , у меня есть вероятность: , где можно поместить либо один из настоятелей: ш я ~ л & delta ; 0 + ( 1 - л ) N ( 0 , 100 )y∼N(Xw,σ2I)y∼N(Xw,σ2I)y\sim\mathcal{N}(Xw,\sigma^2I) Или: ш я ~...
Я часто слышу утверждение, что байесовская статистика может быть очень субъективной. Основным аргументом является то, что логический вывод зависит от выбора априора (хотя для выбора априора можно использовать принцип безразличия или максимальной энтропии). По сравнению с утверждением, статистика...
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 читал несколько лекций, связанных с MCMC. Тем не менее, я не нашел хороший пример того, как он используется. Может ли кто-нибудь дать мне конкретный пример. Все, что я вижу, это то, что они управляют цепью Маркова и говорят, что ее стационарное распределение является желаемым распределением. Я...
Справочная информация: В настоящее время я занимаюсь сравнением различных байесовских иерархических моделей. Данные yijyijy_{ij} являются числовыми показателями благосостояния для участника iii и времени jjj . У меня около 1000 участников и от 5 до 10 наблюдений на каждого участника. Как и в случае...
Со страницы Википедии о доверительных интервалах : ... если доверительные интервалы построены по многим отдельным анализам данных повторных (и, возможно, различных) экспериментов, доля таких интервалов, которые содержат истинное значение параметра, будет соответствовать уровню достоверности ... И с...
Часто бывает так, что доверительный интервал с охватом 95% очень похож на вероятный интервал, который содержит 95% апостериорной плотности. Это происходит, когда предшествующий является однородным или почти однородным в последнем случае. Таким образом, доверительный интервал часто можно...
MLE = оценка максимального правдоподобия MAP = максимум апостериорный MLE интуитивно понятен / наивен в том смысле, что он начинается только с вероятности наблюдения с учетом параметра (то есть функции правдоподобия) и пытается найти параметр, наилучшим образом соответствующий наблюдению . Но это...
В ответ на растущее число статистиков и исследователей, которые критикуют полезность тестирования нулевых гипотез (NHT) для науки в качестве совокупного усилия, Целевая группа Американской психологической ассоциации по статистическому выводу избежала прямого запрета на NHT, но вместо этого...
Мы можем написать теорему Байеса как p(θ|x)=f(X|θ)p(θ)∫θf(X|θ)p(θ)dθp(θ|x)=f(X|θ)p(θ)∫θf(X|θ)p(θ)dθp(\theta|x) = \frac{f(X|\theta)p(\theta)}{\int_{\theta} f(X|\theta)p(\theta)d\theta} где - апостериор, - условное распределение, а -...