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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Esempio di disuguaglianza rigorosa di Neumann
Sia il rischio di Bayes di uno stimatore rispetto a un precedente , sia il set di tutti i priori nello spazio dei parametri , e sia il set di tutte le regole di decisione (eventualmente randomizzate).δ π Π Θ Δr(π,δ)r(π,δ)r(\pi, \delta)δδ\deltaππ\piΠΠ\PiΘΘ\ThetaΔΔ\Delta L'interpretazione statistica della disuguaglianza minimax di John von …
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Criteri per la selezione del modello "migliore" in un modello Markov nascosto
Ho un set di dati di serie temporali in cui sto cercando di adattare un modello Hov (Hidden Markov Model) al fine di stimare il numero di stati latenti nei dati. Il mio pseudo codice per farlo è il seguente: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM …
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modelli bayesiani gerarchici vs. bayes empirici
Considereresti l'HBM contro l'EB come due alternative in cui gli iperparametri sono "in gioco" per essere campionati / stimati / ecc.? Esiste chiaramente una connessione tra questi due. Considereresti HBM più "completamente bayesiano" di EB? C'è un posto in cui posso vedere quali sono le differenze tra l'essere "completamente bayesiano" …
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I bayesiani sostengono mai che ci sono casi in cui il loro approccio si generalizza / si sovrappone all'approccio frequentista?
I bayesiani sostengono mai che il loro approccio generalizza l'approccio frequentista, perché si possono usare priori non informativi e, quindi, è possibile recuperare una tipica struttura modello frequentista? Qualcuno può indirizzarmi in un posto dove posso leggere su questo argomento, se è effettivamente utilizzato? EDIT: Questa domanda è forse formulata …
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Quando utilizzare la tecnica bootstrap vs. bayesiana?
Ho un problema di analisi delle decisioni piuttosto complicato che coinvolge test di affidabilità e l'approccio logico (per me) sembra implicare l'uso dell'MCMC per supportare un'analisi bayesiana. Tuttavia, è stato suggerito che sarebbe più appropriato utilizzare un approccio di bootstrap. Qualcuno potrebbe suggerire un riferimento (o tre) che potrebbe supportare …
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Modello gerarchico bayesiano (?)
Mi scuso per la macellazione del gergo statistico :) Ho trovato qui un paio di domande relative alla pubblicità e alle percentuali di clic. Ma nessuno di loro mi ha aiutato molto con la mia comprensione della mia situazione gerarchica. C'è una domanda correlata: queste rappresentazioni equivalenti dello stesso modello …
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I passaggi per capire una distribuzione posteriore quando potrebbe essere abbastanza semplice avere una forma analitica?
Questo è stato anche chiesto a Computational Science. Sto cercando di calcolare una stima bayesiana di alcuni coefficienti per un'autoregressione, con 11 campioni di dati: where è gaussiano con media 0 e varianza La distribuzione precedente sul vettore è gaussiana con media e una matrice di covarianza diagonale con voci …
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Come parametrizzare il rapporto tra due variabili normalmente distribuite o l'inverso di una?
Problema: sto parametrizzando le distribuzioni da utilizzare come priori e dati in una meta-analisi bayesiana. I dati sono forniti in letteratura come statistiche riassuntive, si presume quasi esclusivamente di essere distribuiti normalmente (anche se nessuna delle variabili può essere <0, alcune sono rapporti, altre sono masse, ecc.). Mi sono imbattuto …
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Distribuzione beta al lancio di una moneta
Il libro bayesiano di Kruschke dice, riguardo all'uso di una distribuzione beta per lanciare una moneta, Ad esempio, se non abbiamo alcuna conoscenza precedente diversa dalla consapevolezza che la moneta ha un lato testa e un lato coda, equivale ad aver precedentemente osservato una testa e una coda, che corrisponde …
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