bayesian पर टैग किए गए जवाब

मैं वर्तमान में कोर्टेरा पर डाफने कोल्लर द्वारा पीजीएम पाठ्यक्रम ले रहा हूं। उस में, हम आम तौर पर एक बायेसियन नेटवर्क को वैरिएबल के एक कारण और प्रभाव के रूप में निर्देशित करते हैं, जो कि देखे गए डेटा का हिस्सा है। लेकिन PyMC ट्यूटोरियल और उदाहरणों पर मैं …

13 bayesian  inference  bayesian-network  pymc 

मैं वर्तमान में क्रुश्के की उत्कृष्ट "डूइंग बायेसियन डेटा एनालिसिस" पुस्तक पढ़ रहा हूं। हालांकि, पदानुक्रमित लॉजिस्टिक रिग्रेशन (अध्याय 20) पर अध्याय कुछ भ्रामक है। चित्र 20.2 एक पदानुक्रमित लॉजिस्टिक रिग्रेशन का वर्णन करता है जहां बर्नौली पैरामीटर को सिग्मॉइड फ़ंक्शन के माध्यम से रूपांतरित किए गए गुणांक पर रैखिक …

13 regression  bayesian  logistic  multilevel-analysis 

हम बेयस के प्रमेय को लिख सकते हैं p ( θ | x ) = f( एक्स)| θ)पी(θ)∫θच( एक्स)| θ)पी(θ)डीθपी(θ|एक्स)=च(एक्स|θ)पी(θ)∫θच(एक्स|θ)पी(θ)घθp(\theta|x) = \frac{f(X|\theta)p(\theta)}{\int_{\theta} f(X|\theta)p(\theta)d\theta} जहाँ पश्च है, the सशर्त वितरण है, और पूर्व है।पी ( θ | एक्स )पी(θ|एक्स)p(\theta|x)च( एक्स)| θ)च(एक्स|θ)f(X|\theta)पी ( θ )पी(θ)p(\theta) या पी ( θ | x ) …

13 bayesian  likelihood 

मुझे Bayes / MCMC पर एक बहुत अच्छा पाठ आया है। IT सुझाव देता है कि आपके स्वतंत्र चर का मानकीकरण MCMC (मेट्रोपोलिस) एल्गोरिथ्म को और अधिक कुशल बना देगा, लेकिन यह भी कि यह (बहु) संपार्श्विकता को कम कर सकता है। क्या यह सच हो सकता है? क्या यह …

13 bayesian  mcmc  multicollinearity  standardization 

उद्देश्य और व्यक्तिपरक बायेसियन प्रतिमान के बीच अंतर क्या है? वे किन वस्तुओं या प्रक्रियाओं को परिभाषित करते हैं या अलग-अलग व्याख्या करते हैं? क्या उनकी पसंद के तरीकों में कोई अंतर है?

12 bayesian  methodology 

कल्पना कीजिए कि एक शोधकर्ता एक डेटासेट खोज रहा है और 1000 अलग-अलग पंजीकरण चला रहा है और वह उनके बीच एक दिलचस्प संबंध पाता है। अब एक और शोधकर्ता की कल्पना करें कि समान डेटा केवल 1 प्रतिगमन चलाता है, और यह पता चलता है कि यह वही है …

12 bayesian  multiple-regression  multiple-comparisons  inference  theory 

जॉन क्रूसके ने अपनी पुस्तक डूइंग बेयसियन डेटा एनालिसिस में कहा है कि आर से जेएजीएस का उपयोग करने में ... MCMC नमूने से मोड का अनुमान अस्थिर हो सकता है क्योंकि अनुमान एक स्मूथिंग एल्गोरिदम पर आधारित है जो MCMC नमूने में यादृच्छिक धक्कों और तरंगों के प्रति संवेदनशील …

12 bayesian  mcmc  mode 

मैंने अक्सर इस वाक्यांश को सुना है, लेकिन कभी भी पूरी तरह से समझ में नहीं आया कि इसका क्या मतलब है। वाक्यांश "अच्छे लगातार गुण" में वर्तमान में Google पर ~ 2750 हिट्स, 536 scholar.google.com पर, और 4 परysts.stackexchange.com है । सबसे स्पष्ट बात जो मुझे स्पष्ट रूप से …

12 bayesian  terminology  frequentist 

मैं बायेसियन इंट्रेंस के बारे में पढ़ रहा हूं और मुझे वाक्यांश "सीमांत संभावना का संख्यात्मक एकीकरण बहुत महंगा है" मेरे पास गणित की पृष्ठभूमि नहीं है और मैं सोच रहा था कि वास्तव में यहाँ महंगा क्या है ? क्या यह सिर्फ गणना शक्ति के संदर्भ में है या …

12 bayesian  numerical-integration  variational-bayes  approximate-inference 

प्रयोज्यता के अलावा, संयुग्म पुजारियों का उपयोग करने के लिए कोई महामारी संबंधी औचित्य (गणितीय, दार्शनिक, विधर्मी, आदि) है? या यह सिर्फ इतना है कि यह आमतौर पर एक अच्छा पर्याप्त सन्निकटन है और चीजों को बहुत आसान बनाता है?

12 bayesian  conjugate-prior  philosophical 

मैं अलग जटिलता के मॉडल के एक बड़े (लेकिन परिमित) स्थान पर विचार कर रहा हूं, जिसे मैं आरजेएमसीएमसी का उपयोग करके पता लगाता हूं । प्रत्येक मॉडल के लिए पैरामीटर वेक्टर पर पूर्व काफी जानकारीपूर्ण है। किन मामलों में (यदि कोई हो) मुझे जेफरीस-लिंडले विरोधाभास के बारे में चिंतित …

12 bayesian  model-selection  mcmc  prior  improper-prior 

हाल ही में मैंने बायेसियन न्यूरल नेटवर्क (बीएनएन) [नील, 1992] , [नील, 2012] के बारे में कुछ पेपर पढ़े , जो तंत्रिका नेटवर्क में इनपुट और आउटपुट के बीच संभाव्यता संबंध देता है। इस तरह के एक तंत्रिका नेटवर्क का प्रशिक्षण MCMC के माध्यम से होता है जो पारंपरिक बैक-प्रचार …

12 bayesian  neural-networks  bayesian-network 

N D- डायमेंशनल वैक्टर \ mathbf {x_1}, .., \ mathbf {x_N} \ start {align} \ mathbf {x_i} और \ sim उत्पन्न करने के लिए उपयोग किए जाने वाले एक सामान्य वितरण के सटीक मैट्रिक्स ΛΛ\boldsymbol{\Lambda} को खोजते समय \ mathcal {N} (\ boldsymbol {\ mu, \ Lambda ^ {- 1}}) …

12 bayesian  posterior  hierarchical-bayesian  conjugate-prior  wishart 

जॉन के क्रूसके द्वारा "पिल्ला किताब" के रूप में भी जानी जाने वाली पुस्तक डूइंग बेयसियन डेटा एनालिसिस पढ़कर मैं बायेसियन आंकड़ों से परिचित हो रहा हूं । अध्याय 9 में, पदानुक्रमित मॉडल को इस सरल उदाहरण के साथ पेश किया जाता है: और बर्नोली अवलोकन 3 सिक्के, प्रत्येक 10 …

12 bayesian  interpretation  python  mcmc  autocorrelation 

मेरे पास एक बहुत बड़ा डेटासेट है और लगभग 5% यादृच्छिक मूल्य गायब हैं। ये चर एक दूसरे के साथ सहसंबद्ध हैं। निम्नलिखित उदाहरण R डाटासेट केवल एक खिलौना उदाहरण है जिसमें डमी सहसंबद्ध डेटा है। set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf