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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Modellistica bayesiana mediante multivariata normale con covariata
Supponiamo di avere una variabile esplicativa X=(X(s1),…,X(sn))X=(X(s1),…,X(sn)){\bf{X}} = \left(X(s_{1}),\ldots,X(s_{n})\right) dove sss rappresenta una data coordinata. Hai anche una variabile di risposta Y=(Y(s1),…,Y(sn))Y=(Y(s1),…,Y(sn)){\bf{Y}} = \left(Y(s_{1}),\ldots,Y(s_{n})\right) . Ora, possiamo combinare entrambe le variabili come: W(s)=(X(s)Y(s))∼N(μ(s),T)W(s)=(X(s)Y(s))∼N(μ(s),T){\bf{W}}({\bf{s}}) = \left( \begin{array}{ccc}X(s) \\ Y(s) \end{array} \right) \sim N(\boldsymbol{\mu}(s), T) In questo caso, scegliamo semplicemente e è …
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Esempi di errata applicazione del teorema di Bayes
Questa domanda della comunità di Overflow di matematica ha chiesto "esempi di argomenti sbagliati che comportano l'applicazione di teoremi matematici in contesti non matematici" e ha prodotto un affascinante elenco di matematica applicata patologicamente. Mi chiedo esempi simili di usi patologici dell'inferenza bayesiana. Qualcuno ha incontrato articoli accademici, post di …
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Laplace smoothing e Dirichlet precedenti
Sul articolo wikipedia di Laplace smoothing (o lisciatura additivo), si dice che da un punto di vista Bayesiano, questo corrisponde al valore atteso della distribuzione posteriore, usando una distribuzione di Dirichlet simmetrica con il parametro come precedente.αα\alpha Sono perplesso su come sia effettivamente vero. Qualcuno potrebbe aiutarmi a capire come …
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Esempio di massima stima a posteriori
Ho letto della stima della massima verosimiglianza e della massima stima a posteriori e finora ho incontrato esempi concreti solo con la stima della massima verosimiglianza. Ho trovato alcuni esempi astratti di massima stima a posteriori, ma nulla di concreto ancora con numeri su di esso: S Può essere molto …
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Distribuzione campionaria dei coefficienti di regressione
In precedenza avevo appreso delle distribuzioni di campionamento che davano risultati che erano per lo stimatore, in termini di parametro sconosciuto. Ad esempio, per le distribuzioni di campionamento di e nel modello di regressione lineare β 1Yi=βo+β1Xi+εiβ^0β^0\hat\beta_0β^1β^1\hat\beta_1Yi=βo+β1Xi+εiYi=βo+β1Xi+εiY_i = \beta_o + \beta_1 X_i + \varepsilon_i β^0∼N(β0, σ2(1n+x¯2Sxx))β^0∼N(β0, σ2(1n+x¯2Sxx)) \hat{\beta}_0 \sim \mathcal …
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Neg Binomial e il priore di Jeffreys
Sto cercando di ottenere il precedente dei Jeffreys per una distribuzione binomiale negativa. Non riesco a vedere dove sbaglio, quindi se qualcuno potesse aiutarlo a sottolineare che sarebbe apprezzato. Va bene, quindi la situazione è questa: devo confrontare le distribuzioni precedenti ottenute usando un binomio e un binomio negativo, dove …
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Selezione del modello ABC
È stato dimostrato che la scelta del modello ABC utilizzando i fattori di Bayes non è raccomandabile a causa della presenza di un errore derivante dall'uso di statistiche riassuntive. La conclusione in questo articolo si basa sullo studio del comportamento di un metodo popolare per l'approssimazione del fattore di Bayes …
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