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...
преамбула Это длинный пост. Если вы перечитываете это, обратите внимание, что я пересмотрел часть вопроса, хотя исходные материалы остались прежними. Кроме того, я считаю, что разработал решение проблемы. Это решение появляется в нижней части поста. Спасибо CliffAB за то, что он указал, что мое...
У меня проблемы с пониманием, что такое байесовский процесс начальной загрузки, и чем он отличается от вашей обычной начальной загрузки. И если бы кто-то мог предложить интуитивно-концептуальный обзор и сравнение того и другого, это было бы здорово. Давайте возьмем пример. Скажем, у нас есть набор...
Я знаю, что априорные значения не обязательно должны быть правильными и что функция правдоподобия также не интегрируется с 1. Но должен ли апостериор быть правильным распределением? Каковы последствия, если это /...
Мне интересно узнать больше о непараметрических байесовских (и связанных с ними) методах. Я имею опыт работы в области компьютерных наук, и хотя я никогда не проходил курсы по теории меры или теории вероятностей, у меня было ограниченное количество формальных занятий по вероятности и статистике....
Я использовал логарифмические нормальные распределения в качестве предыдущих распределений для параметров масштаба (для нормальных распределений, t-распределений и т. Д.), Когда у меня есть приблизительное представление о том, каким должен быть масштаб, но я хочу ошибиться, говоря, что я не знаю...
Фон Одним из наиболее часто используемых слабых предшествующих отклонений является обратная гамма с параметрами (Gelman 2006) .α = 0,001 , β= 0,001αзнак равно0,001,βзнак равно0,001\alpha =0.001, \beta=0.001 Однако это распределение имеет 90% CI приблизительно .[ 3 × 1019, ∞...
Мне нужно реализовать программу, которая будет классифицировать записи на 2 категории (истина / ложь) на основе некоторых обучающих данных, и мне было интересно, какой алгоритм / методология мне следует рассмотреть. Кажется, из них есть из чего выбирать - искусственная нейронная сеть, генетический...
Когда я кодирую симуляцию Монте-Карло для какой-то проблемы, и модель достаточно проста, я использую очень простую выборку из учебника Гиббса. Когда невозможно использовать выборку Гиббса, я пишу учебник «Метрополис-Гастингс», который я выучил много лет назад. Единственная мысль, которую я ему даю,...
Некоторые дистрибутивы имеют сопряженные приоры, а некоторые нет. Это различие просто случайность? То есть вы занимаетесь математикой, и она работает так или иначе, но на самом деле она не говорит вам ничего важного о распределении, кроме самого факта? Или наличие или отсутствие сопряженного...
Если априор и вероятность сильно отличаются друг от друга, то иногда возникает ситуация, когда апостериор не похож ни на один из них. Посмотрите, например, эту картинку, которая использует нормальные распределения. Хотя это математически правильно, это, похоже, не соответствует моей интуиции - если...
Некоторые источники говорят, что функция правдоподобия не является условной вероятностью, некоторые говорят, что это так. Это очень смущает меня. Согласно большинству источников, которые я видел, вероятность распределения с параметром должна быть произведением функции вероятности массы, учитывая...
Я рассмотрел ряд документов, в каждом из которых сообщалось о наблюдаемом среднем значении и SD измерения в соответствующей выборке известного размера, . Я хочу высказать наиболее вероятное предположение о вероятном распределении той же меры в новом исследовании, которое я проектирую, и о том,...
Недавно я приступил к подгонке регрессионно-смешанных моделей в байесовской структуре, используя алгоритм MCMC (функция MCMCglmm в R на самом деле). Я полагаю, что я понял, как диагностировать сходимость процесса оценки (след, график Гьюке, автокорреляция, апостериорное распределение ...). Одна из...
С помощью пакетов Stan и frontend, rstanarmили brmsя могу легко анализировать данные байесовским способом, как я делал раньше со смешанными моделями, такими как lme. Хотя у меня на столе лежит большая часть книг и статей Крушке-Гельмана-Вагенмейкера и т. Д., Они не говорят мне, как суммировать...
Я имею в виду эту статью: http://www.nytimes.com/2011/01/11/science/11esp.html Рассмотрим следующий эксперимент. Предположим, есть основания полагать, что монета была слегка утяжелена по отношению к головам. В тесте монета выпадает в голову 527 раз из 1000. Является ли это значительным...
Теорема Байеса имеет вид P(model|data)=P(model)×P(data|model)P(data)P(model|data)=P(model)×P(data|model)P(data) P(\textrm{model}|\textrm{data}) = \frac{P(\textrm{model}) \times P(\textrm{data}|\textrm{model})}{P(\textrm{data})} Это все хорошо. Но я где-то читал: По сути, P (данные) - это не что...
Я только что прочитал о выборке Гиббса и алгоритме Метрополиса Гастингса и у меня есть пара вопросов. Насколько я понимаю, в случае выборки Гиббса, если у нас большая многомерная задача, мы выбираем из условного распределения, то есть выбираем одну переменную, сохраняя все остальные фиксированными,...
Я использовал множественное вменение для получения ряда завершенных наборов данных. Я использовал байесовские методы на каждом из законченных наборов данных, чтобы получить апостериорные распределения для параметра (случайный эффект). Как я могу объединить / объединить результаты для этого...
Меня вызвали на должность присяжного. Я осознаю актуальность статистики для некоторых судебных процессов присяжных. Например, понятие «базовая ставка» и ее применение к расчетам вероятности иногда - возможно, всегда - актуально. Какие статистические темы мог бы полезно изучить человек в моей...