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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Distribuzione Jaynes
Nel libro di Jaynes "Probability Theory: The Logic of Science" , Jaynes ha un capitolo (Cap 18) intitolato "La distribuzione e la regola della successione" in cui introduce l'idea delle distribuzioni , che questo passaggio aiuta a illustrare:A pUNpApA_pUNpApA_p [...] Per vedere questo, immagina l'effetto di ottenere nuove informazioni. Supponiamo …
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Ziliak (2011) si oppone all'uso dei valori di p e menziona alcune alternative; quali sono?
In un recente articolo che discute dei demeriti di basarsi sul valore p per inferenza statistica, chiamato "Matrixx v. Siracusano e Student v. Fisher Significato statistico nella sperimentazione" (DOI: 10.1111 / j.1740-9713.2011.00511.x), Stephen T. Ziliak si oppone all'uso dei valori di p. Nei paragrafi conclusivi afferma: I dati sono l'unica …
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Affrontare l'incertezza del modello
Mi chiedevo come i Bayesiani nella comunità CrossValidated vedono il problema dell'incertezza del modello e come preferiscono affrontarlo? Proverò a porre la mia domanda in due parti: Quanto è importante (secondo la tua esperienza / opinione) affrontare l'incertezza del modello? Non ho trovato alcun documento relativo a questo problema nella …
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In che modo i bayesiani confrontano le distribuzioni?
Quindi, penso di avere una buona conoscenza delle basi della probabilità frequentista e dell'analisi statistica (e di quanto male possa essere usato). In un mondo frequentista, ha senso porre una domanda come "questa distribuzione è diversa da quella distribuzione", perché si presume che le distribuzioni siano reali, oggettive e immutabili …
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Cosa sono gli autoencodificatori variazionali e a quali compiti di apprendimento vengono utilizzati?
In base a questa e questa risposta, gli autoencoder sembrano essere una tecnica che utilizza reti neurali per la riduzione delle dimensioni. Vorrei inoltre sapere cos'è un autoencoder variazionale (le sue principali differenze / benefici rispetto a un autoencoder "tradizionale") e anche quali sono i principali compiti di apprendimento per …
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Storia della teoria precedente non informativa
Sto scrivendo un breve saggio teorico per un corso di Statistica Bayesiana (in un Master in Economia) su priori non informativi e sto cercando di capire quali sono i passi nello sviluppo di questa teoria. Ormai, la mia linea temporale è composta da tre fasi principali: principio di indifferenza di …
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Un Multinomiale (1 / n,…, 1 / n) può essere caratterizzato come Dirichlet discretizzato (1, .., 1)?
Quindi questa domanda è leggermente disordinata, ma includerò grafici colorati per compensare quello! Prima lo sfondo e poi le domande. sfondo Supponi di avere una distribuzione multinomiale dimensionale con probabilità uguali sulle categorie. Sia i conteggi normalizzati ( ) di quella distribuzione, ovvero:n nnn nnπ = ( π 1 , …
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Quale modello statistico o algoritmo potrebbe essere utilizzato per risolvere il problema John Snow Cholera?
Sono interessato a imparare come sviluppare un'approssimazione geografica di un qualche tipo di epicentro basato sui dati dell'epidemia di John Snow Cholera. Quale modello statistico potrebbe essere utilizzato per risolvere un tale problema senza una conoscenza preliminare di dove si trovano i pozzi. Come problema generale, avresti a disposizione il …
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Media battuta bayesiana prima
Volevo porre una domanda ispirata a un'eccellente risposta all'interrogazione sull'intuizione per la distribuzione beta. Volevo capire meglio la derivazione per la distribuzione precedente per la media battuta. Sembra che David stia ritirando i parametri dalla media e dall'intervallo. Partendo dal presupposto che la media sia e la deviazione standard sia …
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