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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Bayesianische Parameterschätzung oder Bayes'sche Hypothesentests?
Es scheint, dass es innerhalb der Bayes'schen Gemeinschaft eine anhaltende Debatte darüber gibt, ob wir eine Bayes'sche Parameterschätzung oder einen Bayes'schen Hypothesentest durchführen sollten. Ich bin daran interessiert, Meinungen dazu einzuholen. Was sind die relativen Stärken und Schwächen dieser Ansätze? In welchen Kontexten ist einer angemessener als der andere? Sollten …
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Beta-Verteilung beim Werfen einer Münze
Kruschkes Bayesianisches Buch sagt über die Verwendung einer Beta-Distribution zum Werfen einer Münze: Wenn wir zum Beispiel kein anderes Vorwissen haben als das Wissen, dass die Münze eine Kopf- und eine Schwanzseite hat, bedeutet dies, dass wir zuvor einen Kopf und einen Schwanz beobachtet haben, was a = 1 und …
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Verwenden Statistiker den Prior von Jeffreys in der tatsächlich angewandten Arbeit?
Als ich in meinem Abschlusskurs für statistische Inferenz etwas über die Jeffreys erfuhr, ließen meine Professoren es so klingen, als wäre es hauptsächlich aus historischen Gründen interessant, anstatt weil irgendjemand es jemals benutzen würde. Als ich dann eine Bayes'sche Datenanalyse durchführte, wurden wir nie gebeten, Jeffreys 'Prioritäten zu verwenden. Verwendet …
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Bayesianische Modellauswahl in PyMC3
Ich verwende PyMC3, um Bayes'sche Modelle für meine Daten auszuführen. Ich bin neu in der Bayes'schen Modellierung, aber laut einigen Blog-Posts , Wikipedia und QA von dieser Website scheint es ein gültiger Ansatz zu sein, den Bayes-Faktor und das BIC-Kriterium zu verwenden, um auswählen zu können, welches Modell meine Daten …
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Ableitung von Normal-Wishart posterior
Ich arbeite an der Ableitung eines Normal-Wishart-Posterior, stecke aber bei einem der Parameter fest (dem Posterior der Skalenmatrix, siehe unten). Nur für den Kontext und die Vollständigkeit, hier ist das Modell und der Rest der Ableitungen: xiμΛ∼N(μ,Λ)∼N(μ0,(κ0Λ)−1)∼W(υ0,W0)xi∼N(μ,Λ)μ∼N(μ0,(κ0Λ)−1)Λ∼W(υ0,W0)\begin{align} x_i &\sim \mathcal{N}(\boldsymbol{\mu}, \boldsymbol{\Lambda})\\ \boldsymbol{\mu} &\sim \mathcal{N}(\boldsymbol{\mu_0}, (\kappa_0 \boldsymbol{\Lambda})^{-1})\\ \boldsymbol{\Lambda} &\sim \mathcal{W}(\upsilon_0, \mathbf{W}_0) …
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Berechnungsschwelle für Mindestrisikoklassifikator?
Angenommen, zwei Klassen C1C1C_1 und haben ein Attribut und die Verteilung und . wenn wir gleich vor für folgende Kostenmatrix haben:C2C2C_2xxxN(0,0.5)N(0,0.5) \cal{N} (0, 0.5)N(1,0.5)N(1,0.5) \cal{N} (1, 0.5)P(C1)=P(C2)=0.5P(C1)=P(C2)=0.5P(C_1)=P(C_2)=0.5 L=[010.50]L=[00.510]L= \begin{bmatrix} 0 & 0.5 \\ 1 & 0 \end{bmatrix} Warum ist der Schwellenwert für den Klassifikator für das minimale Risiko (Kosten)?x0&lt;0.5x0&lt;0,5x_0 < …
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Die Ökonometrie eines Bayes'schen Ansatzes zur Methodik von Ereignisstudien
Ereignisstudien sind in Wirtschaft und Finanzen weit verbreitet, um die Auswirkung eines Ereignisses auf den Aktienkurs zu bestimmen. Sie basieren jedoch fast immer auf häufigen Überlegungen. Eine OLS-Regression - über einen vom Ereignisfenster verschiedenen Referenzzeitraum - wird normalerweise verwendet, um die Parameter zu bestimmen, die zur Modellierung der normalen Rendite …
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Bayesianische Modellierung unter Verwendung multivariater Normalen mit Kovariaten
Angenommen, Sie haben eine erklärende Variable X=(X(s1),…,X(sn))X=(X(s1),…,X(sn)){\bf{X}} = \left(X(s_{1}),\ldots,X(s_{n})\right) wobei eine bestimmte Koordinate darstellt. Sie haben auch eine Antwortvariable . Jetzt können wir beide Variablen wie folgt kombinieren:sssY=(Y(s1),…,Y(sn))Y=(Y(s1),…,Y(sn)){\bf{Y}} = \left(Y(s_{1}),\ldots,Y(s_{n})\right) W(s)=(X(s)Y(s))∼N(μ(s),T)W(s)=(X(s)Y(s))∼N(μ(s),T){\bf{W}}({\bf{s}}) = \left( \begin{array}{ccc}X(s) \\ Y(s) \end{array} \right) \sim N(\boldsymbol{\mu}(s), T) In diesem Fall wählen wir einfach und ist eine …
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Beispiele für eine fehlerhafte Anwendung des Bayes-Theorems
Diese Frage der Math Overflow- Community fragte nach "Beispielen für schlechte Argumente, die die Anwendung mathematischer Theoreme in nicht-mathematischen Kontexten beinhalten" und erstellte eine faszinierende Liste pathologisch angewandter Mathematik. Ich wundere mich über ähnliche Beispiele für pathologische Verwendungen der Bayes'schen Folgerung. Hat jemand auf akademische Artikel gestoßen, exzentrische Blog-Posts, die …
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