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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Jaynes '
In Jaynes 'Buch "Probability Theory: The Logic of Science" hat Jaynes ein Kapitel (Kapitel 18) mit dem Titel "The Distribution and Rule of Succession", in dem er die Idee der Verteilungen vorstellt.A pEINpEINpA_pEINpEINpA_p [...] Um dies zu sehen, stellen Sie sich den Effekt des Erhaltens neuer Informationen vor. Angenommen, wir …
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Was ist das Bayes'sche Äquivalent eines allgemeinen Fitnesstests?
Ich habe zwei Datensätze, einen aus einer Reihe physikalischer Beobachtungen (Temperaturen) und einen aus einem Ensemble numerischer Modelle. Ich mache eine perfekte Modellanalyse unter der Annahme, dass das Modellensemble eine echte, unabhängige Stichprobe darstellt, und überprüfe, ob die Beobachtungen aus dieser Verteilung stammen. Die von mir berechnete Statistik ist normalisiert …
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Ziliak (2011) lehnt die Verwendung von p-Werten ab und nennt einige Alternativen. was sind Sie?
In einem kürzlich erschienenen Artikel mit dem Titel "Matrixx v. Siracusano und Student v. Fisher: Statistische Signifikanz in der Studie" (DOI: 10.1111 / j.1740-9713.2011.00511.x), in dem die Nachteile der Verwendung des p-Werts für statistische Inferenz erörtert wurden. Stephen T. Ziliak ist gegen die Verwendung von p-Werten. In den abschließenden Absätzen …
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Behandlung der Modellunsicherheit
Ich habe mich gefragt, wie die Bayesianer in der CrossValidated-Community das Problem der Modellunsicherheit sehen und wie sie es vorziehen, damit umzugehen. Ich werde versuchen, meine Frage in zwei Teilen zu stellen: Wie wichtig ist (Ihrer Erfahrung / Meinung nach) der Umgang mit Modellunsicherheit? Ich habe in der Community für …
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Was sind Autoencoder für Variationen und für welche Lernaufgaben werden sie verwendet?
Gemäß dieser und dieser Antwort, scheinen Autoencoder eine Technik zu sein , das neuronale Netze für Dimensionsreduktion verwendet. Ich möchte zusätzlich wissen , was ist ein Variationsautoencoder (seine wichtigsten Unterschiede / Vorteile gegenüber einem „traditionellen“ Autoencoder) und auch das, was die wichtigsten Lernaufgaben sind diese Algorithmen für verwendet werden.
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Geschichte der uninformativen Theorie
Ich schreibe einen kurzen theoretischen Aufsatz für einen Bayesian Statistics-Kurs (in einem Economics M.Sc.) über nicht-informative Prioritäten und versuche zu verstehen, welche Schritte zur Entwicklung dieser Theorie erforderlich sind. Mittlerweile besteht meine Zeitleiste aus drei Hauptschritten: Laplace-Gleichgültigkeitsprinzip (1812), Nicht-invariante Prioritäten (Jeffreys (1946)), Bernardo-Referenz vor (1979). Aus meiner Literaturrecherche habe ich …
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Kann ein Multinomial (1 / n,…, 1 / n) als diskretisiertes Dirichlet (1, .., 1) charakterisiert werden?
Diese Frage ist also etwas chaotisch, aber ich werde bunte Grafiken einfügen, um das auszugleichen! Zuerst der Hintergrund, dann die Frage (n). Hintergrund Angenommen, Sie haben eine nnn dimensionale multinomiale Verteilung mit gleichen Wahrscheinlichkeitswerten über die nnn Kategorien. Sei π=(π1,…,πn)π=(π1,…,πn)\pi = (\pi_1, \ldots, \pi_n) die normierten Zählwerte ( ccc ) …
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Wie vergleichen Bayesianer Verteilungen?
Ich denke also, dass ich die Grundlagen der frequentistischen Wahrscheinlichkeit und der statistischen Analyse (und wie schlecht sie verwendet werden können) gut verstehe. In einer frequentistischen Welt ist es sinnvoll, eine Frage wie "Unterscheidet sich diese Verteilung von jener Verteilung?" Zu stellen, da angenommen wird, dass Verteilungen real, objektiv und …
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Welches statistische Modell oder welcher statistische Algorithmus könnte zur Lösung des John Snow Cholera-Problems verwendet werden?
Ich bin daran interessiert zu lernen, wie man eine geografische Annäherung einer Art Epizentrum basierend auf den Daten des John Snow Cholera-Ausbruchs entwickelt. Welche statistische Modellierung könnte verwendet werden, um ein solches Problem zu lösen, ohne vorher zu wissen, wo sich die Bohrlöcher befinden. Als allgemeines Problem hätten Sie die …
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Bayesianischer Schlagdurchschnitt vor
Ich wollte eine Frage stellen, die von einer hervorragenden Antwort auf die Frage nach der Intuition für die Beta-Distribution inspiriert war . Ich wollte die Ableitung für die vorherige Verteilung für den Schlagdurchschnitt besser verstehen. Es sieht so aus, als würde David die Parameter aus dem Mittelwert und dem Bereich …
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