Als «bayesian» getaggte Fragen

Die Bayes'sche Inferenz ist eine Methode der statistischen Inferenz, die darauf beruht, die Modellparameter als Zufallsvariablen zu behandeln und den Bayes'schen Satz anzuwenden, um subjektive Wahrscheinlichkeitsaussagen über die Parameter oder Hypothesen abzuleiten, abhängig vom beobachteten Datensatz.

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Welche früheren Verteilungen könnten / sollten für die Varianz in einem hierarchischen Bayesisan-Modell verwendet werden, wenn die mittlere Varianz von Interesse ist?
In seiner viel zitierten Arbeit Prior-Verteilungen für Varianzparameter in hierarchischen Modellen (916 Zitate in Google Scholar) Gelman schlägt vor, dass gute, nicht informative Vorverteilungen für die Varianz in einem hierarchischen Bayes'schen Modell die Gleichverteilung und die Halb-t-Verteilung sind. Wenn ich die Dinge richtig verstehe, funktioniert dies gut, wenn der Standortparameter …
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Was sind R-Struktur G-Struktur in einem glmm?
Ich habe das MCMCglmmPaket vor kurzem benutzt. Ich bin verwirrt von dem, was in der Dokumentation als R-Struktur und G-Struktur bezeichnet wird. Diese scheinen sich auf die zufälligen Effekte zu beziehen - insbesondere die Angabe der Parameter für die vorherige Verteilung auf sie, aber die Diskussion in der Dokumentation scheint …
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Schlagen Sie und führen Sie MCMC aus
Ich versuche, den Hit-and-Run-MCMC-Algorithmus zu implementieren, habe jedoch einige Probleme, die Vorgehensweise zu verstehen. Die allgemeine Idee ist wie folgt: Um einen Vorschlagssprung in MH zu generieren, gehen wir wie folgt vor: Erzeuge eine Richtung aus einer Verteilung auf der Oberfläche der EinheitskugelOdddÖO\mathcal{O} Erzeugen Sie einen vorzeichenbehafteten Abstand entlang des …
16 r  bayesian  mcmc 
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Warum ?
ich vermute das P( A | B ) = P( A | B , C) ∗ P( C) + P( A | B , ¬ C) ∗ P( ¬ C)P(A|B)=P(A|B,C)∗P(C)+P(A|B,¬C)∗P(¬C)P(A|B) = P(A | B,C) * P(C) + P(A|B,\neg C) * P(\neg C) ist richtig, wohingegen P( A | B ) …
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Sind wir Frequentisten wirklich nur implizite / unwissende Bayesianer?
Für ein gegebenes Inferenzproblem wissen wir, dass sich ein Bayes'scher Ansatz normalerweise sowohl in der Form unterscheidet als auch aus einem fequentistischen Ansatz resultiert. Frequentisten (in der Regel auch ich) weisen häufig darauf hin, dass für ihre Methoden keine vorherige Verwendung erforderlich ist und sie daher eher "datengesteuert" als "urteilsgesteuert" …
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Wie unterscheiden sich ABC und MCMC in ihren Anwendungen?
Nach meinem Verständnis verfolgen Approximate Bayesian Computation (ABC) und Markov Chain Monte Carlo (MCMC) sehr ähnliche Ziele. Im Folgenden beschreibe ich mein Verständnis dieser Methoden und wie ich die Unterschiede in ihrer Anwendung auf reale Daten wahrnehme. Ungefähre Bayes'sche Berechnung ABC besteht darin, einen Parameter aus einer vorherigen, durch numerische …
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Vorhersagen aus dem BSTS-Modell (in R) scheitern vollständig
Nach dem Lesen diesen Blog-Beitrag über Bayes'sche strukturelle Zeitreihenmodelle , wollte ich die Implementierung im Kontext eines Problems betrachten, für das ich zuvor ARIMA verwendet hatte. Ich habe einige Daten mit einigen bekannten (aber lauten) saisonalen Komponenten - es gibt definitiv jährliche, monatliche und wöchentliche Komponenten dazu und auch einige …
15 r  time-series  bayesian  mcmc  bsts 
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Was haben Sie getan, um sich an Bayes 'Regel zu erinnern?
Ich denke, eine gute Möglichkeit, sich an die Formel zu erinnern, besteht darin, sich die Formel folgendermaßen vorzustellen: Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Ereignis A ein bestimmtes Ergebnis hat, wenn das Ergebnis eines unabhängigen Ereignisses B gegeben ist = die Wahrscheinlichkeit, dass beide Ergebnisse gleichzeitig auftreten / was auch immer wir …
15 bayesian  bayes 
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Wie kann man auf Prüfer antworten, die nach p-Werten im Bayes'schen Mehrebenenmodell fragen?
Wir wurden von einem Gutachter gebeten, p-Werte anzugeben, um die Modellschätzungen in unserem Bayes'schen Mehrebenenmodell besser zu verstehen. Das Modell ist ein typisches Modell für mehrere Beobachtungen pro Teilnehmer an einem Experiment. Wir haben das Modell mit Stan geschätzt, damit wir problemlos zusätzliche hintere Statistiken erstellen können. Derzeit melden wir …
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Gratregression - Bayesianische Interpretation
Ich habe gehört, dass die Gratregression als Mittelwert einer posterioren Verteilung abgeleitet werden kann, wenn der Prior angemessen gewählt wird. Ist die Intuition, dass die Einschränkungen, die für die Regressionskoeffizienten durch den Prior festgelegt wurden (z. B. Standardnormalverteilungen um 0), identisch sind / ersetzen die Strafe, die für die quadratische …
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Warum verwendet niemand den multinomialen Bayes-Klassifikator Naive Bayes?
In der (unbeaufsichtigten) Textmodellierung ist Latent Dirichlet Allocation (LDA) eine Bayes-Version der probabilistischen latenten semantischen Analyse (PLSA). Im Wesentlichen hat LDA = PLSA + Dirichlet Vorrang vor seinen Parametern. Nach meinem Verständnis ist LDA jetzt der Referenzalgorithmus und wird in verschiedenen Paketen implementiert, während PLSA nicht mehr verwendet werden sollte. …
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