Statistiche e Big Data uninformative-prior

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Scelta tra beta precedenti non informativi

Sto cercando priori non informativi per la distribuzione beta per lavorare con un processo binomiale (Hit / Miss). All'inizio ho pensato di usare che genera un PDF uniforme o Jeffrey precedente α = 0,5 , β = 0,5 . Ma in realtà sto cercando priori che abbiano il minimo effetto …

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Qual è il punto dei priori non informativi?

Perché anche avere priori non informativi? Non forniscono informazioni su . Quindi perché usarli? Perché non usare solo priori informativi? Ad esempio, supponiamo che θ ∈ [ 0 , 1 ] . Quindi θ ∼ U ( 0 , 1 ) è un precedente non informativo per θ ?θθ\thetaθ ∈ …

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Priori disinformatori bayesiani contro ipotesi nulle del frequentista: qual è la relazione?

Mi sono imbattuto in questa immagine in un post sul blog qui . Sono rimasto deluso dal fatto che leggere la dichiarazione non abbia suscitato per me la stessa espressione facciale che ha fatto per questo ragazzo. Quindi, cosa si intende per l'affermazione secondo cui l'ipotesi nulla è come i …

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Cosa dovrebbe essere un precedente non informativo per la pendenza quando si fa una regressione lineare?

Quando si esegue la regressione lineare bayesiana, è necessario assegnare un precedente per la pendenza un'un'a e intercettare . Poiché è un parametro di localizzazione, ha senso assegnare un precedente uniforme; tuttavia, mi sembra che a sia simile a un parametro di scala e sembra innaturale assegnare un'uniforme prima di …

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Stima del parametro di una distribuzione uniforme: prima impropria?

Abbiamo N campioni, , da una distribuzione uniforme dove \ theta è sconosciuta. Stimare \ theta dai dati.XiXiX_i[0,θ][0,θ][0,\theta]θθ\thetaθθ\theta Quindi, la regola di Bayes ... f(θ|Xi)=f(Xi|θ)f(θ)f(Xi)f(θ|Xi)=f(Xi|θ)f(θ)f(Xi)f(\theta | {X_i}) = \frac{f({X_i}|\theta)f(\theta)}{f({X_i})} e la probabilità è: f(Xi|θ)=∏Ni=11θf(Xi|θ)=∏i=1N1θf({X_i}|\theta) = \prod_{i=1}^N \frac{1}{\theta} (modifica: quando 0≤Xi≤θ0≤Xi≤θ0 \le X_i \le \theta per tutti iii , e 0 …

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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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