Итак, я думаю, что у меня есть приличное понимание основ вероятностного и статистического анализа (и как плохо его можно использовать). В частом мире имеет смысл задать такой вопрос, как «отличается ли это распределение от этого распределения», поскольку предполагается, что распределения являются...
Поэтому я только что закончил читать замечательную книгу « Введение в эмпирический байесовский анализ» . Я думал, что книга была великолепной, но построение априорных данных на основе данных было неверным. Я был обучен тому, что вы разрабатываете план анализа, затем собираете данные и проверяете...
Обычно теория вероятностей преподается с аксиомами Колгоморова. Принимают ли байесовцы и аксиомы
Я пишу короткое теоретическое эссе для курса Байесовской статистики (в магистратуре по экономике) на неинформативных приорах, и я пытаюсь понять, каковы этапы развития этой теории. К настоящему времени моя временная шкала состоит из трех основных этапов: принцип безразличия Лапласа (1812),...
Так что этот вопрос немного запутанный, но я добавлю красочные графики, чтобы восполнить это! Сначала предыстория, затем вопрос (ы). Задний план Скажем, у вас есть мерное полиномиальное распределение с равными вероятностями по категориям. Пусть - нормализованные значения ( ) из этого распределения,...
Это повторяющийся вопрос (см. Этот пост , этот пост и этот пост ), но у меня другое вращение. Предположим, у меня есть набор сэмплов из стандартного сэмплера MCMC. Для каждого образца я знаю значение вероятности записи в журнал и предшествующего . Если это помогает, я также знаю значение...
Согласно этому и этому ответу, автоэнкодеры кажутся техникой, которая использует нейронные сети для уменьшения размеров. Я хотел бы дополнительно знать, что такое вариационный автоэнкодер (его основные отличия / преимущества по сравнению с «традиционными» автоэнкодерами), а также каковы основные...
В настоящее время я работаю над проблемой, в которой мне нужно разработать алгоритм Монте-Карло с цепью Маркова (MCMC) для модели пространства состояний. Чтобы решить проблему, мне была дана следующая вероятность : p ( τ ) = 2I ( τ > 0) / (1+ τ 2 ). τ - стандартное...
(Я новичок в статистике. Я математик и программист, и я пытаюсь создать что-то вроде наивного байесовского фильтра спама.) Во многих местах я заметил, что люди склонны разбивать знаменатель в уравнении из теоремы Байеса. Итак, вместо этого: P(A|B)⋅P(B)P(A)P(A|B)⋅P(B)P(A)\frac{P(A|B)\cdot...
Я просматривал литературу по регуляризации, и часто вижу абзацы, которые связывают регуляризацию L2 с априорным гауссианом и L1 с Лапласом с центром в нуле. Я знаю, как выглядят эти априорные значения, но я не понимаю, как это выражается, например, в весах в линейной модели. В L1, если я правильно...
Когда я Google для "fisher" "fiducial" ... Я уверен, что получаю много хитов, но все те, за которыми я следовал, совершенно за пределами моего понимания. Все эти хиты, похоже, имеют одну общую черту: все они написаны для статистиков, которые тщательно изучили теорию, практику, историю и знания...
Мне интересно узнать, как разработать географическую аппроксимацию какого-то эпицентра на основе данных о вспышке болезни Джона Сноу Холера. Какое статистическое моделирование может быть использовано для решения такой проблемы без предварительного знания места расположения скважин. Как общая...
Я хотел задать вопрос, вдохновленный превосходным ответом на вопрос об интуиции для бета-дистрибутива. Я хотел лучше понять происхождение предыдущего распределения среднего значения. Похоже, что Дэвид отклоняет параметры от среднего значения и диапазона. В предположении, что среднее значение равно...
Некоторое время я пытался понять идею сопряженных априорных значений в байесовской статистике, но я просто не понимаю ее. Может ли кто-нибудь объяснить идею в простейших возможных терминах, возможно, используя в качестве примера «априор...
Каковы различия между порождающими и дискриминационными (дискриминантными) моделями (в контексте байесовского обучения и умозаключений)? и какое это имеет отношение к предсказанию, теории принятия решений или обучению без...
Я пытался развить интуитивное понимание теоремы Байеса с точки зрения априорной , апостериорной , вероятностной и предельной вероятности. Для этого я использую следующее уравнение: где представляет гипотезу или убеждение, а представляет данные или свидетельство. Я понял концепцию апостериор - это...
Эндрю Гельман (Andrew Gelman) написал обширную статью о том, почему байесовское тестирование AB не требует множественной коррекции гипотез: почему мы (обычно) не должны беспокоиться о множественных сравнениях , 2012. Я не совсем понимаю: почему байесовские методы не требуют множественных...
Мы знаем, что в случае правильного предварительного распределения, P(θ∣X)=P(X∣θ)P(θ)P(X)P(θ∣X)=P(X∣θ)P(θ)P(X)P(\theta \mid X) = \dfrac{P(X \mid \theta)P(\theta)}{P(X)} ∝P(X∣θ)P(θ)∝P(X∣θ)P(θ) \propto P(X \mid \theta)P(\theta) . Обычное обоснование этого шага состоит в том, что предельное...
Я заинтересован , чтобы оценить плотность непрерывной случайной величины . Один из способов сделать это, который я изучил, это использование оценки плотности ядра.ИксXX Но теперь меня интересует байесовский подход, который заключается в следующем. Первоначально я считаю , что следует распределение...
В настоящее время я изучаю «Байесовское рассуждение и машинное обучение» Дэвида Барбера, и это очень хорошо написанная и интересная книга для изучения основ. Так что вопрос к тому, кто уже сделал это. Какую следующую серию книг я должен пройти после того, как у меня будет достаточное знание...