Вопросы с тегом «prior»

11
Понимание бета-конъюгата перед байесовским выводом о частоте

Ниже приведен отрывок из «Болстадского введения в байесовскую статистику» . Для всех вас, экспертов, это может быть тривиально, но я не понимаю, как автор приходит к выводу, что нам не нужно делать какую-либо интеграцию для вычисления апостериорной вероятности для некоторого значения . Я понимаю...

11
Байесовский оценщик невосприимчив к смещению отбора

Являются ли оценки Байеса невосприимчивыми к смещению отбора? В большинстве работ, в которых обсуждаются оценки в высоком измерении, например, данные о последовательности всего генома, часто возникает проблема смещения отбора. Смещение выбора обусловлено тем фактом, что, хотя у нас есть тысячи...

11
Используют ли статистики предыдущие работы Джеффри в реальной прикладной работе?

Когда я узнал о предшествующей работе Джеффриса в моем классе по статистическому выводу для выпускников, мои профессора сделали его звучащим так, как будто это было интересно в основном по историческим причинам, а не потому, что кто-либо когда-либо использовал его. Затем, когда я взяла байесовский...

10
Модель истории дискретного времени (выживания) в R

Я пытаюсь вписать модель с дискретным временем в R, но я не уверен, как это сделать. Я читал, что вы можете организовать зависимую переменную в разных строках, по одной для каждого временного наблюдения, и использовать glmфункцию со ссылкой logit или cloglog. В этом смысле, у меня есть три колонки:...

10
Выявление приоры ... с деньгами!

Предположим , у меня есть «экспертов», из которых я хотел бы, чтобы вызвать предварительное распределение по некоторой переменной X . Я хотел бы мотивировать их реальными деньгами . Идея состоит в том, чтобы выявить априоры, наблюдать n реализаций случайной величины X , а затем разделить некоторый...

10
Джеффрис до приёма биномиальной вероятности

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...

10
Байесовские факторы с неподходящими априорами

У меня есть вопрос относительно сравнения моделей с использованием байесовских факторов. Во многих случаях статистики заинтересованы в использовании байесовского подхода с неподходящими априорами (например, с некоторыми априорами Джеффриса и эталонными априорами). Мой вопрос заключается в том, что...

10
Каким должен быть неинформативный априор для склона при выполнении линейной регрессии?

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...

10
Оценка параметра равномерного распределения: неправильный априор?

У нас есть N выборок из равномерного распределения где неизвестно. Оцените из данных.XiXiX_iθ θ[0,θ][0,θ][0,\theta]θθ\thetaθθ\theta Итак, правило Байеса ... f(θ|Xi)=f(Xi|θ)f(θ)f(Xi)f(θ|Xi)=f(Xi|θ)f(θ)f(Xi)f(\theta | {X_i}) = \frac{f({X_i}|\theta)f(\theta)}{f({X_i})} и вероятность:...

9
Какая модель глубокого обучения может классифицировать категории, которые не являются взаимоисключающими

Примеры: у меня есть предложение в должностной инструкции: «Старший инженер Java в Великобритании». Я хочу использовать модель глубокого обучения, чтобы предсказать ее как 2 категории: English и IT jobs. Если я использую традиционную классификационную модель, она может предсказать только 1 метку с...

9
«Забывчивость» настоятеля в байесовской обстановке?

Хорошо известно, что по мере того, как у вас появляется больше доказательств (скажем, в виде большего для iid примеров), байесовский априор «забывается», и на большинство выводов влияют доказательства (или вероятность).нNNnNNn Это легко увидеть для различных конкретных случаев (например, Бернулли с...

9
Как формализовать предыдущее распределение вероятностей? Есть ли практические правила или советы, которые следует использовать?

Хотя мне нравится думать, что я хорошо понимаю концепцию предварительной информации в байесовском статистическом анализе и принятии решений, у меня часто возникают проблемы с нахождением головы вокруг ее применения. Я имею в виду пару ситуаций, которые иллюстрируют мою борьбу, и я чувствую, что они...

9
Требует ли оценка Байеса, что истинный параметр является возможным изменением предыдущего?

Это может быть немного философским вопросом, но здесь мы идем: В теории принятия решений риск оценки Байеса для определен относительно предыдущего распределения на .thetas∈thetasлthetasθ^(x)θ^(x)\hat\theta(x)θ∈Θθ∈Θ\theta\in\Thetaππ\piΘΘ\Theta Теперь, с одной стороны, чтобы истинное сгенерировало...

9
Разрешить данным диктовать приоры, а затем запустить модель, используя эти приоры? (например, управляемые данными априоры из одного и того же набора данных)

Насколько я понимаю, мы не должны позволять тому же набору данных, который мы анализируем, управлять / определять, как выглядят предыдущие распределения в байесовском анализе. В частности, неуместно определять предыдущие распределения для байесовского анализа, основанные на сводной статистике из...

9
Выбор приоров на основе погрешности измерения

Как вы рассчитываете соответствующий априор, если у вас есть ошибка измерения прибора? Этот абзац взят из книги Кресси «Статистика пространственно-временных данных»: Часто бывает так, что имеется некоторая предварительная информация, касающаяся дисперсии ошибки измерения, что позволяет указать...