Domande taggate «bayesian»

L'inferenza bayesiana è un metodo di inferenza statistica che si basa sul trattamento dei parametri del modello come variabili casuali e sull'applicazione del teorema di Bayes per dedurre dichiarazioni di probabilità soggettive sui parametri o ipotesi, subordinatamente al set di dati osservato.

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Monte carlo hamiltoniano
Qualcuno può spiegare l'idea principale dietro i metodi Hamiltonian Monte Carlo e in quali casi produrrà risultati migliori rispetto ai metodi Markov Chain Monte Carlo?
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Benchmark prestazionali per MCMC
Ci sono stati studi su larga scala dei metodi MCMC che hanno confrontato le prestazioni di diversi algoritmi su una suite di densità di test? Sto pensando a qualcosa di equivalente al documento di Rios e Sahinidis (2013), che è un confronto approfondito di un gran numero di ottimizzatori della …
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Processi Dirichlet per il clustering: come gestire le etichette?
D: Qual è il modo standard di raggruppare i dati usando un processo Dirichlet? Quando si utilizzano i cluster di campionamento di Gibbs, appaiono e scompaiono durante il campionamento. Inoltre, abbiamo un problema di identificabilità poiché la distribuzione posteriore è invariante rispetto alle rietichettature dei cluster. Pertanto, non possiamo dire …
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Soggettività nelle statistiche del frequentista
Sento spesso l'affermazione secondo cui le statistiche bayesiane possono essere altamente soggettive. L'argomento principale è che l'inferenza dipende dalla scelta di un priore (anche se si potrebbe usare il principio di indifferenza o massima entropia per scegliere un priore). In confronto, afferma l'affermazione, le statistiche frequentiste sono in genere più …
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Dal punto di vista della probabilità bayesiana, perché un intervallo di confidenza al 95% non contiene il parametro vero con una probabilità del 95%?
Dalla pagina di Wikipedia sugli intervalli di confidenza : ... se gli intervalli di confidenza sono costruiti attraverso molte analisi dei dati separate di esperimenti ripetuti (e possibilmente diversi), la proporzione di tali intervalli che contengono il valore reale del parametro corrisponderà al livello di confidenza ... E dalla stessa …
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Un esempio pratico per MCMC
Stavo seguendo alcune lezioni relative a MCMC. Tuttavia, non trovo un buon esempio di come viene utilizzato. Qualcuno può darmi un esempio concreto. Tutto quello che posso vedere è che gestiscono una catena Markov e dicono che la sua distribuzione stazionaria è la distribuzione desiderata. Voglio un buon esempio da …
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Pacchetto software ottimale per l'analisi bayesiana
Mi chiedevo quale pacchetto statistico di software mi consigliate per eseguire Bayesian Inference. Ad esempio, so che puoi eseguire openBUGS o winBUGS come standalones o puoi anche chiamarli da R. Ma R ha anche molti dei suoi pacchetti (MCMCPack, BACCO) che possono fare analisi bayesiane. Qualcuno ha qualche suggerimento su …
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Perché questo estratto dice che la stima imparziale della deviazione standard di solito non è rilevante?
Stavo leggendo il calcolo della stima imparziale della deviazione standard e la fonte che ho letto dichiarato ... Mi chiedevo se qualcuno potesse chiarire il ragionamento alla base di questa affermazione, per esempio l'intervallo di confidenza non usa la deviazione standard come parte del calcolo? Pertanto, gli intervalli di confidenza …
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Perché dovremmo discutere i comportamenti di convergenza di diversi stimatori in diverse topologie?
Nel primo capitolo del libro Geometria algebrica e teoria dell'apprendimento statistico che parla della convergenza delle stime in diversi spazi funzionali, menziona che la stima bayesiana corrisponde alla topologia di distribuzione di Schwartz, mentre la stima della massima verosimiglianza corrisponde alla topologia delle suporegole (a pagina 7): Ad esempio, super-norma, …
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