Я ищу неинформативные приоры для бета-дистрибуции для работы с биномиальным процессом (Hit / Miss). Сначала я подумал об использовании которые генерируют равномерный PDF, или Джеффри до α = 0,5 , β = 0,5 . Но я на самом деле ищу априоры, которые оказывают минимальное влияние на последующие...
Почему даже есть неинформативные приоры? Они не предоставляют информацию о . Так зачем их использовать? Почему бы не использовать только информационные приоры? Например, предположим, что θ ∈ [ 0 , 1 ] . Тогда является ли θ ∼ U ( 0 , 1 ) неинформативным априорным для θ ?θθ\thetaθ∈[0,1]θ∈[0,1] \theta...
Я наткнулся на это изображение в блоге здесь . Я был разочарован тем, что чтение заявления не выявило для меня того же выражения лица, что и для этого парня. Итак, что подразумевается под утверждением о том, что нулевая гипотеза состоит в том, как часто участники выражают неинформативный априор?...
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:...
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:...
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...