bayesian पर टैग किए गए जवाब

बायेसियन इनवेंशन सांख्यिकीय अनुमानों की एक विधि है जो मॉडल मापदंडों को यादृच्छिक चर के रूप में मानने और बेयर्स प्रमेय को मानने या परिकल्पना के बारे में व्यक्तिपरक संभावना बयानों को लागू करने के लिए निर्भर करता है, जो कि प्रेक्षित डेटासेट पर सशर्त है।

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हैमिल्टनियन मोंटे कार्लो
क्या कोई हैमिल्टन मोंटे कार्लो विधियों के पीछे मुख्य विचार की व्याख्या कर सकता है और किन मामलों में वे मार्कोव चेन मोंटे कार्लो के तरीकों से बेहतर परिणाम प्राप्त करेंगे?
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जेफरी कई मापदंडों के लिए पहले
कुछ मामलों में, एक पूर्ण बहुआयामी मॉडल के लिए जेफ्री को सामान्य रूप से अपर्याप्त माना जाता है, यह उदाहरण के लिए मामले में है: (जहां ε ~ एन ( 0 , σ 2 ) , के साथ μ और σ अज्ञात) जहां पहले निम्नलिखित पसंद है (पूर्ण जेफ्रेय्स से …
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MCMC के लिए प्रदर्शन बेंचमार्क
क्या MCMC विधियों के बड़े पैमाने पर अध्ययन हुए हैं जो परीक्षण घनत्व के एक सूट पर कई अलग-अलग एल्गोरिदम के प्रदर्शन की तुलना करते हैं? मैं Rios और साहिनिडिस के पेपर (2013) के समकक्ष कुछ सोच रहा हूं , जो कि परीक्षण कार्यों के कई वर्गों पर बड़ी संख्या …
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क्या आपको एक बायेसियन होने की संभावना सिद्धांत का पालन करना है?
यह प्रश्न इस सवाल से प्रेरित है: कब (यदि कभी) एक लगातार दृष्टिकोण एक बायेसियन की तुलना में बेहतर है? जैसा कि मैंने उस प्रश्न के मेरे समाधान में पोस्ट किया था, मेरी राय में, यदि आप एक निरंतरवादी हैं, तो आपको संभावना सिद्धांत का पालन करने / पालन करने …
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क्यों बेगियन पदानुक्रमित मॉडल में लैग प्रभाव वृद्धि का मतलब है कि विचलन को जोड़ना है?
बैकग्राउंड: मैं वर्तमान में विभिन्न बायेसियन पदानुक्रमित मॉडल की तुलना में कुछ काम कर रहा हूं। डेटा yमैं जेyमैंजेy_{ij} भागीदार के लिए अच्छी तरह से किया जा रहा है के संख्यात्मक उपाय कर रहे हैं मैंमैंi और समय जेजेj । मेरे पास लगभग 1000 प्रतिभागी हैं और प्रति प्रतिभागी में …
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क्लस्टरिंग के लिए डिरिचलेट प्रक्रियाएं: लेबल से कैसे निपटें?
प्रश्न: एक डिरिचलेट प्रक्रिया का उपयोग करके डेटा को क्लस्टर करने का मानक तरीका क्या है? गिब्स के नमूने का उपयोग करते समय नमूने दिखाई देते हैं और नमूने के दौरान गायब हो जाते हैं। इसके अलावा, हमारे पास पहचान की समस्या है क्योंकि पीछे वितरण क्लस्टर क्लस्टरिंग के लिए …
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फ़्रीक्वेंटिस्ट सांख्यिकी में विषय
मैं अक्सर यह दावा सुनता हूं कि बायेसियन आँकड़े अत्यधिक व्यक्तिपरक हो सकते हैं। मुख्य तर्क यह है कि अनुमान पूर्व की पसंद पर निर्भर करता है (भले ही कोई उदासीनता के सिद्धांत का उपयोग कर सकता है एक पूर्व चुनने के लिए अधिकतम एन्ट्रापी)। तुलना में, यह दावा जाता …
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Bayesian प्रायिकता के दृष्टिकोण से, 95% विश्वास अंतराल में 95% प्रायिकता के साथ सही पैरामीटर क्यों नहीं है?
विश्वास अंतराल पर विकिपीडिया पृष्ठ से : ... यदि आत्मविश्वास अंतरालों का निर्माण दोहराया (और संभवतः अलग) प्रयोगों के कई अलग-अलग डेटा विश्लेषणों में किया जाता है, तो ऐसे अंतरालों का अनुपात जिसमें पैरामीटर का सही मूल्य होता है, आत्मविश्वास स्तर से मेल खाते हैं ... और उसी पेज से: …
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MCMC के लिए एक व्यावहारिक उदाहरण
मैं MCMC से संबंधित कुछ व्याख्यानों से गुजर रहा था। हालाँकि, मुझे इसका अच्छा उदाहरण नहीं मिलता कि इसका उपयोग कैसे किया जाता है। क्या कोई मुझे एक ठोस उदाहरण दे सकता है। सभी मैं देख सकता हूं कि वे एक मार्कोव श्रृंखला चलाते हैं और कहते हैं कि इसका …
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बायेसियन चर चयन - क्या यह वास्तव में काम करता है?
मुझे लगा कि मैं एक अच्छा ब्लॉग पोस्ट और उसके साथ जुड़े कागजात के बाद , कुछ बायेसियन चर चयन के साथ खिलौना सकता हूं । मैंने rjags में एक कार्यक्रम लिखा था (जहां मैं काफी धोखेबाज़ हूं) और एक्सॉन मोबिल के लिए मूल्य डेटा प्राप्त किया , साथ ही …
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आप बेस्सियन एनोवा और आर में प्रतिगमन कैसे करेंगे? [बन्द है]
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 । मेरे पास एक स्वतंत्र चर, एक आश्रित …
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बायेसियन विश्लेषण के लिए इष्टतम सॉफ्टवेयर पैकेज
मैं सोच रहा था कि कौन से सॉफ्टवेयर सांख्यिकीय पैकेज आप लोग बेइज़ियन इन्वेंशन करने के लिए सुझाते हैं। उदाहरण के लिए, मुझे पता है कि आप ओपनब्यूज या विनब्यूज को स्टैंडअलोन के रूप में चला सकते हैं या आप उन्हें आर से भी कॉल कर सकते हैं। लेकिन आर …
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इस अंश में यह क्यों कहा गया है कि आमतौर पर मानक विचलन का निष्पक्ष आकलन प्रासंगिक नहीं है?
मैं मानक विचलन के निष्पक्ष अनुमान की गणना और मेरे द्वारा पढ़े गए स्रोत की गणना पर पढ़ रहा था (...) कुछ महत्वपूर्ण स्थितियों को छोड़कर, कार्य के आँकड़ों के अनुप्रयोगों के लिए बहुत कम प्रासंगिकता है क्योंकि इसकी ज़रूरत को मानक प्रक्रियाओं से बचा जाता है, जैसे महत्व परीक्षण …
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हमें विभिन्न अनुमानों में विभिन्न अनुमानकों के अभिसरण व्यवहार पर चर्चा क्यों करनी चाहिए?
पुस्तक के पहले अध्याय में बीजगणितीय ज्यामिति और सांख्यिकीय शिक्षण सिद्धांत जो विभिन्न कार्यात्मक स्थान में अनुमानों के अभिसरण के बारे में बात करता है, इसमें उल्लेख किया गया है कि बायेसियन अनुमान श्वार्ट्ज वितरण टोपोलॉजी से मेल खाता है, जबकि अधिकतम गति का अनुमान सुपर-मानक टोपोलॉजी से मेल खाता …
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क्या ईएएस में बायेसियन और अक्सरवादी दृष्टिकोण में अंतर हैं?
बहुत सीधे शब्दों में कहें: खोज डेटा विश्लेषण के लिए बायेसियन और फ़्रीक्वेंटिस्ट दृष्टिकोण में कोई अंतर हैं? मैं ईडीए के तरीकों में निहित निहित गैसों के बारे में नहीं जानता क्योंकि हिस्टोग्राम एक हिस्टोग्राम है, स्कैटरप्लॉट एक स्कैप्लेटोट है, आदि, और न ही मैंने ईएआरए को सिखाया या प्रस्तुत …
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