Вопросы с тегом «bayesian»

Предположим, что я пытаюсь повторно параметризовать функцию правдоподобия, которая экспоненциально распределена. Если моя первоначальная функция правдоподобия: p(y∣θ)=θe−θyp(y∣θ)=θe−θy p(y \mid \theta) = \theta e^{-\theta y} и я хотел бы повторно параметризовать его, используя , поскольку - это не...

При выполнении байесовской линейной регрессии необходимо назначить априор для наклона и точки пересечения . Поскольку является параметром местоположения, имеет смысл назначить унифицированный априор; однако, мне кажется, что сродни параметру масштаба, и кажется неестественным назначать униформу до...

В настоящее время я использую байесовский подход для оценки параметров модели, состоящей из нескольких ODE. Поскольку у меня есть 15 параметров для оценки, мое пространство выборки является 15-мерным, и в моем поиске апостериорного распределения, по-видимому, имеется много локальных максимумов,...

Или какие условия это гарантируют? В целом (и не только для нормальных и биномиальных моделей) я полагаю, что главная причина, которая нарушила это утверждение, состоит в том, что существует несоответствие между моделью выборки и предыдущей, но что еще? Я начинаю с этой темы, поэтому я очень ценю...

Если я использую предварительное значение Джеффриса для параметра биномиальной вероятности то это подразумевает использование распределения .thetas ; ~ б е т ( 1 / 2 , 1 / 2 )θθ\thetaθ∼beta(1/2,1/2)θ∼beta(1/2,1/2)\theta \sim beta(1/2,1/2) Если я перейду на новую систему координат то ясно, что также...

Интересно, в чем разница между этими двумя видами приоры: Неинформативных неподходящий

Когда я начал читать о фильтре Калмана, он подумал, что это особый случай модели ARIMA (а именно ARIMA (0,1,1)). Но на самом деле кажется, что ситуация сложнее. Прежде всего, ARIMA можно использовать для прогнозирования, а фильтр Калмана - для фильтрации. Но разве они не тесно связаны? Вопрос:...

В статье под названием « Глубокое обучение и принцип узкого места в информации» авторы утверждают в разделе II А) следующее: Одиночные нейроны классифицируют только линейно разделимые входы, поскольку они могут реализовывать только гиперплоскости в своем входном пространстве u=wh+bu=wh+bu = wh+b ....

Интересно, являются ли условные вероятности уникальными для байесовского подхода, или они являются более общей концепцией, которая разделяется между несколькими школами мысли среди статистиков / вероятностных людей. Я как бы полагаю, что это так, потому что я предполагаю, что никто не может отчасти...

Я хотел бы найти несколько «реальных примеров» для преподавания байесовской статистики. Байесовская статистика позволяет формально включить предыдущие знания в анализ. Я хотел бы привести студентам несколько простых примеров из реальной жизни, в которых исследователи включили в свой анализ...

Стандартное обучение говорит, что чувствительность и специфичность являются свойствами теста и не зависят от распространенности. Но разве это не предположение? Принципы внутренней медицины Харрисона 19-е издание говорит Давно утверждается, что чувствительность и специфичность являются независимыми...

Я столкнулся с этими слайдами (слайд № 16 и № 17) на одном из онлайн-курсов. Преподаватель пытался объяснить, как максимальная апостериорная оценка (MAP) на самом деле является решением L(θ)=I[θ≠θ∗]L(θ)=I[θ≠θ∗]L(\theta) = \mathcal{I}[\theta \ne \theta^{*}] , где - истинный параметр.θ∗θ∗\theta^{*}...

Я моделирую рассредоточение завода, используя обобщенное нормальное распределение ( запись в Википедии ), которое имеет функцию плотности вероятности: b2aΓ(1/b)e−(da)bb2aΓ(1/b)e−(da)b \frac{b}{2a\Gamma(1/b)} e^{-(\frac{d}{a})^b} где - пройденное расстояние, - параметр масштаба, а - параметр формы....

Процесс Дирихле и процесс Гаусса часто называют «распределениями по функциям» или «распределениями по распределениям». В таком случае, могу ли я осмысленно говорить о плотности функции под GP? То есть, есть ли у гауссовского процесса или процесса Дирихле понятие плотности вероятности? Если это не...

Закрыто . Этот вопрос основан на мнении . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы ответить на него фактами и цитатами, отредактировав этот пост . Закрыто в прошлом году . Просматривая область исследования 100 лучших статистических программ...

Мне нужно обновить частоту отказов (заданную как детерминированную) на основе новой частоты отказов в той же системе (она также является детерминированной). Я читал о сопряженных априорах и гамма-распределении как сопряженном для пуассоновского процесса. Также я могу приравнять среднее значение...

Мой набор данных состоит из общей смертности или выживания организма в трех типах участков: на берегу, в среднем и на расстоянии от берега. Цифры в таблице ниже представляют количество сайтов. 100% Mortality 100% Survival Inshore 30 31 Midchannel 10 20 Offshore 1 10 Я хотел бы знать, является ли...

Почему взаимозаменяемость случайных величин важна для иерархического байесовского

При использовании алгоритма Метрополис-Гастингс с равномерным распределением кандидатов, какова причина того, что показатели приемлемости составляют около 20%? Мое мышление таково: если истинные (или близкие к истинным) значения параметров обнаружены, то новый набор значений параметров-кандидатов...

Я пытаюсь понять, как использовать теорему Байеса для вычисления апостериорного значения, но я застреваю с вычислительным подходом, например, в следующем случае мне не ясно, как взять произведение предыдущего и вероятности, а затем вычислить задний: Для этого примера меня интересует вычисление...