Als «bugs» getaggte Fragen

BUGS ist eine Abkürzung für Bayesian Inference Using Gibbs Sampling; BUGS ist auch ein Softwarepaket dafür.

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OpenBugs vs. JAGS
Ich werde eine Umgebung im BUGS-Stil ausprobieren, um Bayes'sche Modelle zu schätzen. Gibt es wichtige Vorteile bei der Auswahl zwischen OpenBugs oder JAGS? Wird das eine in absehbarer Zeit das andere ersetzen? Ich werde den ausgewählten Gibbs-Sampler mit R verwenden. Ich habe noch keine spezifische Anwendung, sondern entscheide, welche ich …
41 r  software  bugs  jags  gibbs 
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Umgang mit hierarchischen / verschachtelten Daten beim maschinellen Lernen
Ich werde mein Problem mit einem Beispiel erklären. Angenommen, Sie möchten das Einkommen einer Person anhand einiger Attribute vorhersagen: {Alter, Geschlecht, Land, Region, Stadt}. Sie haben einen Trainingsdatensatz wie diesen train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) …
29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 
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Analyse von Längsschnittdaten: Berücksichtigung der zeitlichen Autokorrelation in GLMM?
Hallo Statistik-Gurus und R-Programmier-Assistenten, Ich interessiere mich für die Modellierung von Tierfängen als Funktion der Umgebungsbedingungen und des Tages des Jahres. Im Rahmen einer anderen Studie habe ich über einen Zeitraum von drei Jahren eine Anzahl von Erfassungen an ~ 160 Tagen. An jedem dieser Tage habe ich Temperatur, Niederschlag, …
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Optimales Softwarepaket für die Bayes'sche Analyse
Ich habe mich gefragt, welches statistische Softwarepaket Sie für die Durchführung von Bayesian Inference empfehlen. Ich weiß zum Beispiel, dass Sie openBUGS oder winBUGS als Standalones ausführen oder sie auch von R aus aufrufen können. R verfügt jedoch auch über mehrere eigene Pakete (MCMCPack, BACCO), die Bayes-Analysen durchführen können. Hat …
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R nur Alternativen zu BUGS [geschlossen]
Geschlossen. Diese Frage ist nicht zum Thema . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so dass es beim Thema für Kreuz Validated. Geschlossen 11 Monate . Ich besuche einen Kurs zur Bayes'schen Statistik mit BUGS und R. Nun, ich kenne BUGS bereits, …
13 r  bayesian  bugs 
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Kriterien für die Auswahl des „besten“ Modells in einem Hidden-Markov-Modell
Ich habe einen Zeitreihendatensatz, an den ich ein Hidden Markov Model (HMM) anpasse, um die Anzahl der latenten Zustände in den Daten abzuschätzen. Mein Pseudocode dafür ist der folgende: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = "model with smallest BIC" ... …
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Zeitdiskretes Ereignisverlaufsmodell (Überlebensmodell) in R.
Ich versuche, ein zeitdiskretes Modell in R einzubauen, bin mir aber nicht sicher, wie ich das machen soll. Ich habe gelesen, dass Sie die abhängige Variable in verschiedenen Zeilen organisieren können, eine für jede glmZeitbeobachtung , und die Funktion mit einem Logit- oder Cloglog-Link verwenden können. In diesem Sinne, ich …
10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 
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Winbugs und andere MCMC ohne Informationen zur vorherigen Verteilung
Was passiert, wenn Sie keine Vorstellung von der Parameterverteilung haben? Welchen Ansatz sollten wir verwenden? Meistens versuchen wir zu verstehen, ob eine bestimmte Variable Einfluss auf das Vorhandensein / Fehlen einer bestimmten Art hat und die Variable je nach Wichtigkeit der Variablen akzeptiert wird oder nicht. Dies bedeutet, dass wir …
10 r  bayesian  mcmc  bugs  winbugs 
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Fehlende Werte in der Antwortvariablen in JAGS
Gelman & Hill (2006) sagen: In Bugs können fehlende Ergebnisse in einer Regression einfach behandelt werden, indem einfach der Datenvektor, die NAs und alle eingeschlossen werden. Bugs modellieren die Ergebnisvariable explizit. Daher ist es trivial, dieses Modell zu verwenden, um fehlende Werte bei jeder Iteration zu unterstellen. Dies klingt nach …
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