Я спрашивал об этом раньше и действительно пытался определить, что делает параметр модели, а что скрытой переменной. Итак, глядя на различные темы по этой теме на этом сайте, основное различие выглядит следующим образом: Скрытые переменные не наблюдаются, но имеют связанное с ними распределение...
Изучение байесовской статистики в первый раз; как угол к пониманию MCMC я задавался вопросом: делает ли он что-то, что принципиально не может быть сделано по-другому, или это просто делает что-то гораздо более эффективное, чем альтернативы? В качестве иллюстрации предположим, что мы пытаемся...
Я наткнулся на очень хороший текст о Bayes / MCMC. ИТ-специалисты предполагают, что стандартизация ваших независимых переменных сделает алгоритм MCMC (Metropolis) более эффективным, но также может снизить (мульти) коллинеарность. Это может быть правдой? Это то, что я должен делать как стандарт ....
Недавно мне довелось прочитать об эмпирическом байесовском опыте (Casella, 1985, Введение в эмпирический анализ байесовских данных), и это выглядело как модель случайных эффектов; в том, что оба имеют оценки, уменьшенные до глобального среднего. Но я не прочитал это полностью ... Есть ли у...
Если кто-то сказал «Этот метод использует MLE точечную оценку для параметра, который максимизирует , поэтому он частый; и, кроме того, он не байесовский».P ( x | θ )P(x|θ)\mathrm{P}(x|\theta) Вы бы согласились? Обновление на фоне : я недавно прочитал газету, которая утверждает, что часто. Я не...
Неужели байесовцы когда-либо утверждают, что их подход обобщает подход, основанный на частоте, потому что можно использовать неинформативные априорные значения и, следовательно, можно восстановить типичную структуру модели частых лиц? Кто-нибудь может направить меня туда, где я могу прочитать об...
Считаете ли вы, что HBM против EB - это две альтернативы, в которых гиперпараметры «в игре» отбираются / оцениваются / и т.д.? Существует очевидная связь между этими двумя. Считаете ли вы HBM более "полностью байесовским", чем EB? Есть ли место, где я могу увидеть разницу между тем, чтобы быть...
В теореме Байеса , а из книги, которую я читаю, называется вероятность , но я предполагаю , что это всего лишь условная вероятность от дается , не так ли? p(x|y)p(y|x)=p(x|y)p(y)p(x)п(Y|Икс)знак равноп(Икс|Y)п(Y)п(Икс)p(y|x) = \frac{p(x|y)p(y)}{p(x)}p(x|y)п(Икс|Y)p(x|y)уxИксxyYy Оценка...
Я использую Байес для решения проблемы кластеризации. После выполнения некоторых вычислений у меня возникает необходимость получить соотношение двух вероятностей: п( А ) / П( Б )P(A)/P(B)P(A)/P(B) чтобы иметь возможность получить . Эти вероятности получены путем интегрирования двух разных 2D...
Это больше вопрос истории науки, но я надеюсь, что он здесь по теме. Я читал, что Томасу Байесу удалось обнаружить теорему Байеса только для частного случая равномерного априора, и даже тогда он, очевидно, боролся с ней. Учитывая, насколько тривиальна общая теорема Байеса в современной трактовке,...
В книге Бишопа по PRML он говорит, что переоснащение - это проблема с оценкой максимального правдоподобия (MLE), и байесовский может ее избежать. Но я думаю, что переоснащение - это проблема скорее выбора модели, а не метода, используемого для оценки параметров. То есть, предположим, что у меня...
Я хотел лучше понять точный критерий Фишера, поэтому я разработал следующий пример игрушки, где f и m соответствуют мужской и женской части, а n и y соответствуют «потреблению соды», например: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Очевидно, это резкое упрощение, но я не хотел, чтобы контекст мешал....
Каковы определения полусопряженных априорных и условно сопряженных априорных значений ? Я нашел их в Байесовском анализе данных Гельмана , но не смог найти их...
То есть, для проведения последовательного анализа (вы не знаете заранее, сколько именно данных вы будете собирать) с помощью часто используемых методов требуется особая осторожность; Вы не можете просто собирать данные, пока значение p не станет достаточно маленьким или доверительный интервал не...
Существует подкаст NPR под названием Intelligence Squared. Каждый эпизод - это прямая трансляция дебатов по некоторым спорным заявлениям, таким как «Вторая поправка больше не актуальна» или «Позитивные действия в студенческих городках приносят больше вреда, чем пользы». Четыре представителя спорят...
Мы изучаем байесовское статистическое тестирование и сталкиваемся со странным (по крайней мере, мне) явлением. Рассмотрим следующий случай: мы заинтересованы в измерении того, какая популяция, A или B, имеет более высокий коэффициент конверсии. Для проверки мы устанавливаем , то есть вероятность...
У меня очень большой набор данных и около 5% случайных значений отсутствуют. Эти переменные связаны друг с другом. В следующем примере набор данных R - просто игрушечный пример с фиктивными коррелированными данными. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000,...
В книге Gelman & Hill (2007) (Анализ данных с использованием регрессионных и многоуровневых / иерархических моделей) авторы утверждают, что включение избыточных средних параметров может помочь ускорить MCMC. Данный пример - это не вложенная модель "симулятора полета" (уравнение 13.9): YяγJδК∼...
Я знакомлюсь с байесовской статистикой, читая книгу Джона К. Крушке « Анализ байесовских данных» , также известную как «книга щенков». В главе 9 иерархические модели представлены на этом простом примере: и наблюдения Бернулли составляют 3 монеты, каждая из которых состоит из 10 сальто. Один...
При выводе матрицы точности ΛΛ\boldsymbol{\Lambda} нормального распределения, используемой для создания NNN D-мерных векторов, x1,..,xNx1,..,xN\mathbf{x_1},..,\mathbf{x_N} xi∼N(μ,Λ−1)xi∼N(μ,Λ−1)\begin{align} \mathbf{x_i} &\sim \mathcal{N}(\boldsymbol{\mu, \Lambda^{-1}}) \\ \end{align} мы обычно...