Domande taggate «bugs»

BUGS è l'acronimo di inferenza bayesiana Using Gibbs Sampling; BUGS è anche un pacchetto software per farlo.

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OpenBugs vs. JAGS
Sto per provare un ambiente in stile BUGS per stimare i modelli bayesiani. Ci sono dei vantaggi importanti da considerare nella scelta tra OpenBugs o JAGS? È probabile che uno sostituisca l'altro nel prossimo futuro? Userò il Gibbs Sampler scelto con R. Non ho ancora un'applicazione specifica, ma piuttosto sto …
41 r  software  bugs  jags  gibbs 
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Come gestire i dati gerarchici / nidificati nell'apprendimento automatico
Spiegherò il mio problema con un esempio. Supponiamo di voler prevedere il reddito di un individuo in base ad alcuni attributi: {Età, Genere, Paese, Regione, Città}. Hai un set di dati di allenamento come questo train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", …
29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 
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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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R solo alternative a BUGS [chiuso]
Chiuso. Questa domanda è fuori tema . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che sia in argomento per Cross Validated. Chiuso 11 mesi fa . Sto seguendo un corso sulle statistiche bayesiane usando BUGS e R. Ora, conosco già BUGS, è fantastico …
13 r  bayesian  bugs 
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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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Modello di storia degli eventi a tempo discreto (Sopravvivenza) in R
Sto cercando di adattare un modello a tempo discreto in R, ma non sono sicuro di come farlo. Ho letto che puoi organizzare la variabile dipendente in diverse righe, una per ogni osservazione temporale e utilizzare la glmfunzione con un collegamento logit o cloglog. In questo senso, ho tre colonne: …
10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 
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Valori mancanti nella variabile di risposta in JAGS
Gelman & Hill (2006) dicono: In Bugs, i risultati mancanti in una regressione possono essere gestiti facilmente includendo semplicemente il vettore di dati, i NA e tutti. I bug modellano esplicitamente la variabile di risultato, quindi è banale usare questo modello per, in effetti, imputare i valori mancanti ad ogni …
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