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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Warum sollte jemand einen Bayes'schen Ansatz mit einem "nicht informativen" unangemessenen Vorgänger anstelle des klassischen Ansatzes verwenden?
Wenn das Interesse lediglich die Parameter eines Modells schätzt (punktweise und / oder Intervallschätzung) und die vorherigen Informationen nicht zuverlässig und schwach sind (ich weiß, dass dies ein bisschen vage ist, aber ich versuche, ein Szenario zu etablieren, in dem die Wahl von a Prior ist schwierig) ... Warum sollte …
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Was sind die Nachteile der Bayes'schen Analyse?
Was sind einige praktische Einwände gegen die Verwendung von Bayes'schen statistischen Methoden in irgendeinem Zusammenhang? Nein, ich meine nicht das übliche Karpfen über die Wahl des Prior. Ich freue mich, wenn dies nicht beantwortet wird.
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Ist es möglich, den Bootstrap aus Bayes-Sicht zu interpretieren?
Ok, das ist eine Frage, die mich nachts wach hält. Kann die Bootstrap-Prozedur so interpretiert werden, dass sie einer Bayes'schen Prozedur nahekommt (mit Ausnahme der Bayes'schen Bootstrap-Prozedur)? Mir gefällt die bayesianische "Interpretation" von Statistiken sehr gut, die ich für kohärent und leicht verständlich halte. Ich habe jedoch auch eine Schwäche …
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Würde ein Bayesianer zugeben, dass es einen festen Parameterwert gibt?
In der Bayes'schen Datenanalyse werden Parameter als Zufallsvariablen behandelt. Dies ergibt sich aus der Bayes'schen subjektiven Konzeptualisierung der Wahrscheinlichkeit. Aber erkennen Bayesianer theoretisch an, dass es in der "realen Welt" einen echten festen Parameterwert gibt? Die offensichtliche Antwort scheint "Ja" zu sein, denn dann wäre es fast unsinnig, den Parameter …
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Bayesian vs frequentist Interpretationen der Wahrscheinlichkeit
Kann jemand einen guten Überblick über die Unterschiede zwischen der bayesianischen und der frequentistischen Herangehensweise an die Wahrscheinlichkeit geben? Von dem, was ich verstehe: Nach Ansicht der Frequentisten handelt es sich bei den Daten um eine wiederholbare Zufallsstichprobe (Zufallsvariable) mit einer bestimmten Häufigkeit / Wahrscheinlichkeit (die als relative Häufigkeit eines …
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Kümmern sich arbeitende Statistiker um den Unterschied zwischen frequentistischer und bayesianischer Folgerung?
Als Außenstehender scheint es zwei konkurrierende Ansichten darüber zu geben, wie man statistische Schlussfolgerungen ziehen sollte. Werden die beiden unterschiedlichen Methoden von arbeitenden Statistikern als gültig angesehen? Ist die Auswahl einer Frage eher eine philosophische Frage? Oder wird die aktuelle Situation als problematisch angesehen und versucht, die verschiedenen Ansätze irgendwie …
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Ist der p-Wert im Wesentlichen nutzlos und gefährlich in der Anwendung?
Dieser Artikel " The Odds, Continually Updated" von der NY Times erregte meine Aufmerksamkeit. Um es kurz zu machen, heißt es dort [Bayesian Statistics] erweist sich als besonders nützlich bei der Bewältigung komplexer Probleme, einschließlich der Suche nach dem vermissten Fischer John Aldridge, wie sie die Küstenwache 2013 durchgeführt hat …
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Variationsinferenz versus MCMC: Wann muss man sich entscheiden?
Ich glaube, ich habe eine allgemeine Vorstellung von VI und MCMC, einschließlich der verschiedenen Geschmacksrichtungen von MCMC wie Gibbs Sampling, Metropolis Hastings usw. Dieses Papier bietet eine wunderbare Darstellung beider Methoden. Ich habe folgende Fragen: Wenn ich bayesianische Schlussfolgerungen ziehen möchte, warum sollte ich dann eine Methode der anderen vorziehen? …
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Denken Sie wie ein Bayesianer, überprüfen Sie wie ein Frequentist: Was bedeutet das?
Ich schaue mir einige Vorlesungsfolien zu einem datenwissenschaftlichen Kurs an, die hier zu finden sind: https://github.com/cs109/2015/blob/master/Lectures/01-Introduction.pdf Ich kann das Video für diesen Vortrag leider nicht sehen und an einer Stelle auf der Folie hat der Vortragende den folgenden Text: Einige Grundprinzipien Denken Sie wie ein Bayesianer, überprüfen Sie wie ein …
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