bayes पर टैग किए गए जवाब

जैसा कि एक आँकड़े में रुचि हो जाती है, डाइकोटॉमी "फ़्रीक्वेंटिस्ट" बनाम "बायेसियन" जल्द ही आम हो जाता है (और जिसने नैट सिल्वर के सिग्नल और शोर , वैसे भी नहीं पढ़ा है?)। वार्ता और परिचयात्मक पाठ्यक्रमों में, देखने का बिंदु बहुत अक्सर होता है ( MLE , मान), लेकिन …

92 bayesian  mathematical-statistics  inference  bayes  frequentist 

बन्द है। यह सवाल ऑफ टॉपिक है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह क्रॉस मान्य के लिए विषय पर हो । 2 साल पहले बंद हुआ । मैं एक डेटासेट पर एक क्रॉस वेरिफाइड …

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बेयस प्रमेय P(model|data)=P(model)×P(data|model)P(data)P(model|data)=P(model)×P(data|model)P(data) P(\textrm{model}|\textrm{data}) = \frac{P(\textrm{model}) \times P(\textrm{data}|\textrm{model})}{P(\textrm{data})} यह सब ठीक है। लेकिन, मैंने कहीं पढ़ा है: मूल रूप से, P (डेटा) एक सामान्यीकृत स्थिरांक के अलावा कुछ भी नहीं है, अर्थात, एक स्थिरांक जो एक के बाद के घनत्व को एकीकृत करता है। हम जानते हैं कि और । …

20 probability  bayesian  conditional-probability  bayes 

द ओड्स, लगातार अपडेट किए गए लेख में एक लंबे द्वीप के मछुआरे की कहानी का उल्लेख किया गया है, जो वास्तव में बायेसियन सांख्यिकी के लिए अपने जीवन का श्रेय देता है। यहाँ संक्षिप्त संस्करण है: आधी रात को एक नाव पर दो मछुआरे हैं। जबकि एक सो रहा …

19 probability  bayesian  posterior  bayes 

मुझे लगता है कि सूत्र को याद करने का एक अच्छा तरीका इस तरह से सूत्र के बारे में सोचना है: संभावना है कि कुछ घटना A के एक विशेष परिणाम का एक स्वतंत्र ईवेंट B का परिणाम दिया गया है = दोनों परिणामों की संभावना एक साथ घटित हो …

15 bayesian  bayes 

मुझे समझ नहीं आता कि यह समीकरण कैसे बना। P(I|M1∩M2)≤P(I)P(I′)⋅P(M1|I)P(M2|I)P(M1|I′)P(M2|I′)P(I|M1∩M2)≤P(I)P(I′)⋅P(M1|I)P(M2|I)P(M1|I′)P(M2|I′)P(I|M_{1}\cap M_{2}) \leq \frac{P(I)}{P(I')}\cdot \frac{P(M_{1}|I)P(M_{2}|I)}{P(M_{1}|I')P(M_{2}|I')} यह समीकरण "ट्रायल बाय प्रोबेबिलिटी" पेपर से था जहां ओजे सिम्पसन के मामले को एक उदाहरण समस्या के रूप में दिया गया था। प्रतिवादी पर दोहरे हत्याकांड का मुकदमा चल रहा है और उसके खिलाफ दो …

13 bayesian  conditional-probability  bayes 

रैखिक भेदभाव विश्लेषण और बेयस नियम के बीच क्या संबंध है? मैं समझता हूं कि एलडीए का उपयोग वर्गीकरण में समूह विचरण के बीच और समूह विचरण के अनुपात को कम करने की कोशिश में किया जाता है, लेकिन मुझे नहीं पता कि इसमें बेय्स नियम का उपयोग कैसे करते …

12 classification  discriminant-analysis  bayes 

यह विज्ञान के प्रश्न का एक इतिहास है, लेकिन मुझे आशा है कि यह यहाँ विषय पर है। मैंने पढ़ा है कि थॉमस बेयस केवल एक समान पूर्व के विशेष मामले के लिए बेयस प्रमेय की खोज करने में कामयाब रहे, और तब भी वह इससे जूझते रहे, जाहिरा तौर …

12 bayesian  bayes  history 

यह आदर्श मामला माना जाता है जिसमें श्रेणियों को अंतर्निहित संभावना संरचना पूरी तरह से जानी जाती है। बेयस क्लासिफायर के साथ ऐसा क्यों है कि हम सबसे अच्छा प्रदर्शन प्राप्त कर सकते हैं जो हासिल किया जा सकता है? इसके लिए औपचारिक प्रमाण / स्पष्टीकरण क्या है? जैसा कि …

11 probability  classification  bayesian  bayes 

मैं Wagenmakers (2007) पढ़ रहा हूँ p मानों की व्यापक समस्या का एक व्यावहारिक समाधान । मैं बीआईसी के मूल्यों को बेयस कारकों और संभावनाओं में परिवर्तित कर रहा हूं। हालाँकि, अब तक मुझे इस बात की अच्छी जानकारी नहीं है कि यूनिट की पूर्व सूचना क्या है। मैं चित्रों …

11 prior  bic  bayes  unit-information-prior 

मैं अपने सिर को लपेटने की कोशिश कर रहा हूं कि बेम्स प्रमेय के परिणाम को क्लासिक मैमोग्राम के उदाहरण पर लागू किया गया है, जिसमें मैमोग्राम का मोड़ एकदम सही है। अर्थात्, कैंसर की घटना:.01.01.01 एक सकारात्मक मेम्मोग्राम की संभावना, जिसे देखते हुए रोगी को कैंसर है:111 एक सकारात्मक …

11 bayesian  bayes  binning  diagnosis 

मैं वर्षों से फजी लॉजिक (FL) के साथ काम कर रहा हूं और मुझे पता है कि FL और संभावना के बीच अंतर हैं विशेष रूप से जिस तरह से FL अनिश्चितता से संबंधित है। हालांकि, मैं पूछना चाहता हूं कि FL और संभावना के बीच और क्या अंतर हैं? …

10 bayes  fuzzy 

एक बेयस फैक्टर को दो सीमांत संभावना के अनुपात द्वारा परिकल्पना और बायेसियन मॉडल के चयन के बायेसियन परीक्षण में परिभाषित किया गया है: एक iid नमूना और संबंधित नमूना घनत्व और , संबंधित और , दो मॉडल की तुलना करने के लिए बेयस कारक एक पुस्तक जिसकी मैं वर्तमान …

9 bayes  marginal  sequential-analysis  bayes-factors 

L2 हानि, L0 और L1 नुकसान के साथ, तीन एक बहुत ही सामान्य "डिफ़ॉल्ट" नुकसान फ़ंक्शन हैं, जिनका उपयोग न्यूनतम पश्च-हानि की हानि से एक पश्चगामी संक्षेप में किया जाता है। इसका एक कारण शायद यह है कि वे अपेक्षाकृत कम से कम (1 डी-वितरण के लिए) गणना करने के …

9 bayes  teaching  decision-theory  loss-functions 

एक गणितीय दृष्टिकोण से बेयस का प्रमेय मेरे लिए सही अर्थ रखता है (यानी, व्युत्पन्न और सिद्ध करना), लेकिन मुझे नहीं पता कि क्या एक अच्छा ज्यामितीय या चित्रमय तर्क है जो बेयस के प्रमेय को समझाने के लिए दिखाया जा सकता है। मैंने इसके उत्तर के लिए गुग्लिंग के …

9 bayesian  bayes  geometry