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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Libro di testo per econometria bayesiana
Sto cercando un libro di testo teoricamente rigoroso sull'econometria bayesiana, assumendo una solida conoscenza dell'econometria frequentista. Vorrei suggerire un lavoro per risposta, in modo che le raccomandazioni possano essere votate su o giù individualmente.
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Esiste un'interpretazione bayesiana per REML?
È disponibile un'interpretazione bayesiana di REML? A mio avviso, REML ha una forte somiglianza con le cosiddette procedure empiriche di stima di Bayes , e mi chiedo se sia stato dimostrato un qualche tipo di equivalenza asintotica (secondo una classe di priori adatta). Sia Bayes empirico che REML sembrano approcci …
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Lazo bayesiano contro picco e lastra
Domanda: Quali sono i vantaggi / gli svantaggi dell'utilizzo di uno precedente rispetto all'altro per la selezione delle variabili? Se ho il rischio: dove posso mettere sia uno dei priori: w i ~ π delta 0 + ( 1 - π ) N ( 0 , 100 )y∼N(Xw,σ2I)y∼N(Xw,σ2I)y\sim\mathcal{N}(Xw,\sigma^2I) Oppure: w …
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Che cos'è il deep learning bayesiano?
Che cos'è il deep learning bayesiano e in che modo si collega alle statistiche bayesiane tradizionali e al deep learning tradizionale? Quali sono i concetti e la matematica principali coinvolti? Potrei dire che sono solo statistiche bayesiane non parametriche? Quali sono le sue opere fondamentali, nonché i suoi attuali sviluppi …
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Fare MCMC: usa jags / stan o implementalo da solo
Sono nuovo nella ricerca statistica bayesiana. Ho sentito dai ricercatori che i ricercatori bayesiani implementano meglio MCMC da soli piuttosto che usare strumenti come JAGS / Stan. Posso chiederti quali sono i vantaggi dell'implementazione dell'algoritmo MCMC da soli (in un linguaggio "non abbastanza veloce" come R), tranne per scopi di …
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Teorema di Bayes con più condizioni
Non capisco come sia stata derivata questa equazione. P(I|M1∩M2)≤P(I)P(I′)⋅P(M1|I)P(M2|I)P(M1|I′)P(M2|I′)P(I|M1∩M2)≤P(I)P(I′)⋅P(M1|I)P(M2|I)P(M1|I′)P(M2|I′)P(I|M_{1}\cap M_{2}) \leq \frac{P(I)}{P(I')}\cdot \frac{P(M_{1}|I)P(M_{2}|I)}{P(M_{1}|I')P(M_{2}|I')} Questa equazione proveniva dall'articolo "Prova per probabilità" in cui il caso di OJ Simpson è stato illustrato come un problema di esempio. L'imputato è sotto processo per doppio omicidio e due prove sono state presentate contro di …
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Parametri vs variabili latenti
L'ho già chiesto e ho avuto delle difficoltà a identificare ciò che rende un parametro del modello e ciò che lo rende una variabile latente. Quindi, guardando vari thread su questo argomento in questo sito, la distinzione principale sembra essere: Le variabili latenti non sono osservate ma hanno una distribuzione …
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