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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Wie hängt die inverse Gammaverteilung mit
Vorausgesetzt, dass die hintere Schätzung von einer normalen Wahrscheinlichkeit und eines inversen Gammas vor σ 2 ist:σ′2σ′2\sigma'^{2}σ2σ2\sigma^2 σ′2∼IG(α+n2,β+∑ni=1(yi−μ)22)σ′2∼IG(α+n2,β+∑i=1n(yi−μ)22)\sigma'^{2}\sim\textrm{IG}\left(\alpha + \frac{n}{2}, \beta +\frac{\sum_{i=1}^n{(y_i-\mu)^2}}{2}\right) das ist äquivalent zu σ′2∼IG(n2,nσ22)σ′2∼IG(n2,nσ22)\sigma'^{2}\sim\textrm{IG}\left( \frac{n}{2}, \frac{n\sigma^2}{2}\right) da eine schwache , bevor sie auf σ 2 entfernt & alpha und β aus Gleichung 1:IG(α,β)IG(α,β)\textrm{IG}(\alpha, \beta)σ2σ2\sigma^2αα\alphaββ\beta σ′2∼IG(n2,∑ni=1(yi−μ)22)σ′2∼IG(n2,∑i=1n(yi−μ)22)\sigma'^{2}\sim\textrm{IG}\left( \frac{n}{2}, \frac{\sum_{i=1}^n{(y_i-\mu)^2}}{2}\right) …



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Eine Frage zu Parametern der Gammaverteilung in der Bayes'schen Ökonometrie
Der Wikipedia-Artikel über die Gamma-Verteilung listet zwei verschiedene Parametrisierungsmethoden auf, von denen eine in der Bayes'schen Ökonometrie häufig verwendet wird: und , ist Formparameter, ist Geschwindigkeitsparameter.α βα > 0α>0\alpha>0β> 0β>0\beta>0αα\alphaββ\beta X.∼ G a m m a ( α , β) .X∼Gamma(α,β).X\sim \mathrm{Gamma}(\alpha,\beta). In einem von Gary Koop verfassten Bayes'schen Lehrbuch …

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Bayesianische Inferenz auf eine Summe von iid reellen Zufallsvariablen
Sei , , ..., iid RVs mit Bereich aber unbekannter Verteilung. (Ich kann davon ausgehen, dass die Verteilung kontinuierlich ist, falls erforderlich.)X1X1X_1X2X2X_2XnXnX_n[0,1][0,1][0,1] Definiere .Sn=X1+⋯+XnSn=X1+⋯+XnS_n = X_1 + \cdots + X_n Ich und frage: Was kann ich auf Bayes'sche Weise über ?SkSkS_kSnSnS_n Das heißt, ich erhalte die Summe einer Stichprobe der …

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Wie werden Klassifikationen in einem Ensemble-Klassifikator zusammengeführt?
Wie verschmilzt ein Ensemble-Klassifikator die Vorhersagen seiner konstituierenden Klassifikatoren? Ich habe Schwierigkeiten, eine klare Beschreibung zu finden. In einigen Codebeispielen, die ich gefunden habe, mittelt das Ensemble nur die Vorhersagen, aber ich sehe nicht, wie dies zu einer "besseren" Gesamtgenauigkeit führen könnte. Betrachten Sie den folgenden Fall. Ein Ensemble-Klassifikator besteht …


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Problem mit der Glühbirnenfarbe
Bitte schauen Sie sich zuerst das folgende kleine Problem an: Es gibt zwei nicht unterscheidbare Glühbirnen A und B. A blinkt rot mit Prob .8 und blau mit Prob .2; B rot mit .2 und blau .8. Jetzt mit 0,5 prob wird Ihnen entweder A oder B angezeigt. Sie sollten …


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Irgendwelche Vorschläge für eine Clustering-Methode für eine unbekannte Anzahl von Clustern und eine nichteuklidische Entfernung?
Ich benötige einen Vorschlag für die Clustering-Methode (unbeaufsichtigte Klassifizierung) für ein Beratungsprojekt. Ich suche eine Methode, die hoffentlich die folgenden Eigenschaften hat: Das Thema meiner Studie hat drei Eigenschaften. Eine wird durch eine (nichteuklidische) Distanzmatrix dargestellt und die anderen beiden liegen in Form von Vektoren im euklidischen Raum vor. Die …


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Signifikanz- und Glaubwürdigkeitsintervalle für den Interaktionsbegriff in der logistischen Regression
Ich habe eine Bayes'sche logistische Regression in WinBugs eingebaut und sie hat einen Interaktionsbegriff. Etwa so: P r o b ( yich=1)=logit−1(a+b1∗xi+b2∗wi+b3∗xi∗wi)P.rÖb(yich=1)=lÖGicht- -1(ein+b1∗xich+b2∗wich+b3∗xich∗wich)\mathrm{Prob}(y_{i}=1) = \mathrm{logit}^{-1} (a + b_{1}*x_{i} + b_{2}*w_{i} + b_{3}*x_{i}*w_{i}) Dabei ist eine standardisierte kontinuierliche Variable und eine Dummy-Variable. In Wirklichkeit ist das Modell komplizierter, aber ich möchte …

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Bayesianische Zwei-Faktor-ANOVA
Ich bin daran interessiert, eine Bayesian Two Factor ANOVA in BUGS einzubauen oder ein R-Paket zu verwenden. Leider fällt es mir schwer, Ressourcen zu diesem Thema zu finden. Irgendwelche Vorschläge? Sogar ein Artikel, der den Ansatz beschreibt, wäre hilfreich.
8 r  bayesian  anova  bugs 

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Wie berechnet ein Frequentist die Wahrscheinlichkeit, dass Gruppe A Gruppe B in Bezug auf die binäre Antwort schlägt?
... (optional) im Kontext von Google Web Optimizer. Angenommen, Sie haben zwei Gruppen und eine binäre Antwortvariable. Jetzt erhalten Sie folgendes Ergebnis: Original : 401 Studien, 125 erfolgreiche Studien Kombination 16 : 441 Studien, 141 erfolgreiche Studien Der Unterschied ist statistisch nicht signifikant, man kann jedoch eine Wahrscheinlichkeit berechnen, dass …

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Bayesian vs Maximum Entropie
Angenommen, die Menge, auf die wir schließen wollen, ist eine Wahrscheinlichkeitsverteilung. Wir wissen , ist alles , was die Verteilung von einem Satz kommt bestimmt, sagen, von einigen seiner Momente und wir haben ein vorrangiges .E.E.EQ.Q.Q Das Maximum-Entropie-Prinzip (MEP) besagt, dass das die geringste relative Entropie von (dh ) ist …

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