Вопросы с тегом «pymc»

78
Пример: регрессия LASSO с использованием glmnet для двоичного результата

Я начинаю баловаться с использованием glmnetс LASSO регрессией , где мой результат представляет интерес дихотомический. Я создал небольшой фрейм данных ниже: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, 0.91,...

r self-study lasso regression interpretation anova statistical-significance survey conditional-probability independence naive-bayes graphical-model r time-series forecasting arima r forecasting exponential-smoothing bootstrap outliers r regression poisson-distribution zero-inflation genetic-algorithms machine-learning feature-selection cart categorical-data interpretation descriptive-statistics variance multivariate-analysis covariance-matrix r data-visualization generalized-linear-model binomial proportion pca matlab svd time-series correlation spss arima chi-squared curve-fitting text-mining zipf probability categorical-data distance group-differences bhattacharyya regression variance mean data-visualization variance clustering r standard-error association-measure somers-d normal-distribution integral numerical-integration bayesian clustering python pymc nonparametric-bayes machine-learning svm kernel-trick hyperparameter poisson-distribution mean continuous-data univariate missing-data dag python likelihood dirichlet-distribution r anova hypothesis-testing statistical-significance p-value rating data-imputation censoring threshold
12
Начинающий PyMC: как на самом деле сделать выборку из подобранной модели

Я пробую очень простую модель: подгонка к нормальному, где я предполагаю, что знаю точность, и я просто хочу найти среднее. Код ниже, кажется, соответствует нормальному. Но после подгонки я хочу взять образец из модели, т.е. сгенерировать новые данные, которые похожи на мою dataпеременную. Я знаю,...

mcmc pymc
12
Вывод байесовской сети с использованием pymc (путаница для начинающих)

В настоящее время я прохожу курс PGM Дафни Коллер на Coursera. При этом мы обычно моделируем байесовскую сеть как причинно-следственный ориентированный график переменных, которые являются частью наблюдаемых данных. Но в учебниках и примерах PyMC я обычно вижу, что он не совсем смоделирован так же,...

bayesian inference bayesian-network pymc
12
Байесовское моделирование времени ожидания поезда: определение модели

Это моя первая попытка того, чтобы кто-то из лагеря для частых людей сделал анализ байесовских данных. Я прочитал несколько учебников и несколько глав из Байесовского анализа данных А. Гельмана. В качестве первого более или менее независимого примера анализа данных я выбрал время ожидания поезда. Я...

bayesian pymc
11
Выбор байесовской модели в PyMC3

Я использую PyMC3 для запуска байесовских моделей на моих данных. Я новичок в байесовском моделировании, но, согласно сообщениям в некоторых блогах , Википедии и QA с этого сайта, кажется правильным подход использовать фактор Байеса и критерий BIC, чтобы иметь возможность выбрать, какая модель...

bayesian model-selection pymc
11
Почему существуют рекомендации против использования Jeffreys или энтропийных априоров для сэмплеров MCMC?

На своей вики-странице разработчики Стэна заявляют: Некоторые принципы нам не нравятся: инвариантность, Джеффрис, энтропия Вместо этого я вижу много нормальных рекомендаций по распространению. До сих пор я использовал байесовские методы, которые не основывались на выборке, и был отчасти рад, что...

bayesian mcmc prior pymc stan
10
Модель подгонки для двух нормальных распределений в PyMC

Поскольку я инженер-программист, пытающийся узнать больше статистики, вам придется простить меня, прежде чем я начну, это серьезная новая территория ... Я изучал PyMC и работал над некоторыми (очень) простыми примерами. Одна проблема, которую я не могу получить (и не могу найти связанных примеров),...

modeling python pymc
10
PyMC для непараметрической кластеризации: процесс Дирихле для оценки параметров гауссовой смеси не кластеризуется

Настройка проблемы Одной из первых игрушечных проблем, к которой я хотел применить PyMC, является непараметрическая кластеризация: с учетом некоторых данных смоделируйте их как гауссову смесь и узнайте количество кластеров, а также среднее значение и ковариацию каждого кластера. Большая часть того,...

bayesian clustering python pymc nonparametric-bayes
10
Вывод модели 2-гауссовой смеси с MCMC и PyMC

Проблема Я хочу соответствовать модельным параметрам простой 2-гауссовой смеси населения. Учитывая всю шумиху вокруг байесовских методов, я хочу понять, является ли для этой проблемы байесовский вывод лучшим инструментом, чем традиционные методы подбора. Пока MCMC работает очень плохо в этом...

bayesian gaussian-mixture frequentist pymc method-comparison
9
Определение точки переключения с вероятностным программированием (pymc)

В настоящее время я читаю "книгу" вероятностного программирования и байесовских методов для хакеров . Я прочитал несколько глав, и я думал о первой главе, где первый пример с pymc состоит из обнаружения точки ведьмы в текстовых сообщениях. В этом примере случайная величина, указывающая, когда...

probability mcmc pymc change-point