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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कितना भुगतान करना है? एक व्यावहारिक समस्या
यह एक होम वर्क का सवाल नहीं है, बल्कि हमारी कंपनी के सामने आने वाली वास्तविक समस्या है। बहुत हाल ही में (2 दिन पहले) हमने एक डीलर को 10000 उत्पाद लेबल के निर्माण का आदेश दिया। डीलर स्वतंत्र व्यक्ति है। उसे बाहर से निर्मित लेबल मिलते हैं और कंपनी …
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एक अच्छा, ठोस उदाहरण क्या है जिसमें पी-वैल्यू उपयोगी हैं?
शीर्षक में मेरा प्रश्न स्व व्याख्यात्मक है, लेकिन मैं इसे कुछ संदर्भ देना चाहूंगा। एएसए ने इस सप्ताह की शुरुआत में " पी-मूल्यों: संदर्भ, प्रक्रिया और उद्देश्य " पर एक बयान जारी किया , जिसमें पी-वैल्यू की विभिन्न आम गलतफहमियों को रेखांकित किया गया, और बिना संदर्भ और विचार के …
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उन स्थितियों की सूची जहां बायेसियन दृष्टिकोण सरल, अधिक व्यावहारिक या अधिक सुविधाजनक है
बायेसियन और फ़्रीक्विनर्स के बीच आंकड़ों के भीतर कई बहसें हुई हैं। मैं आम तौर पर इन्हें बंद करने के बजाय पाता हूं (हालांकि मुझे लगता है कि यह मर गया है)। दूसरी ओर, मैंने कई लोगों से मुलाकात की है जो इस मुद्दे पर पूरी तरह से व्यावहारिक दृष्टिकोण …
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Bayesians: संभावना समारोह के दास?
अपनी पुस्तक "ऑल स्टेटस ऑफ स्टैटिस्टिक्स" में, प्रो। लैरी वासरमैन निम्नलिखित उदाहरण प्रस्तुत करते हैं (11.10, पृष्ठ 188)। मान लीजिए कि हम एक घनत्व है ऐसी है कि है, जहां एक है जाना जाता है (गैर नकारात्मक, समाकलनीय) समारोह, और सामान्य निरंतर है अज्ञात ।f ( x ) = cचffजी …
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जेफ्रीज़ पूर्व उपयोगी क्यों है?
मैं समझता हूं कि जेफ्री के पूर्व पुन: पैरामीटर के तहत अपरिवर्तनीय है। हालाँकि, मुझे समझ में नहीं आता है कि यह संपत्ति क्यों वांछित है। आप चर के परिवर्तन से पहले परिवर्तन क्यों नहीं करना चाहेंगे?
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बार-बार होने वाली बायेसियन बहस कहां चली गई?
सांख्यिकीविदों और बेइज़ियन के बीच आंकड़ों की दुनिया को विभाजित किया गया था। इन दिनों ऐसा लगता है कि हर कोई दोनों का एक सा करता है। यह कैसे हो सकता है? यदि विभिन्न दृष्टिकोण अलग-अलग समस्याओं के लिए उपयुक्त हैं, तो आंकड़ों के संस्थापक पिताओं ने ऐसा क्यों नहीं …
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बेयस रिग्रेशन: यह मानक रिग्रेशन की तुलना में कैसे किया जाता है?
मुझे बायेसियन रिग्रेशन के बारे में कुछ सवाल मिले: रूप में एक मानक प्रतिगमन को देखते हुए । अगर मैं इसे एक बायेसियन रिग्रेशन में बदलना चाहता हूं, तो क्या मुझे और दोनों के लिए पूर्व वितरण की आवश्यकता है (या यह इस तरह से काम नहीं करता है)?y=β0+β1x+εy=β0+β1x+εy = …
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फ़्रीक्वेंटर्स कौन हैं?
हमारे पास पहले से ही एक धागा था जो पूछ रहा था कि कौन बायेसियन हैं और एक पूछ रहा है कि फ्रीक्वेंसी बायेसियन हैं , लेकिन कोई धागा नहीं था जो सीधे पूछ रहा था कि फ्रीक्वेंसियन कौन हैं ? यह एक प्रश्न है जो @whuber द्वारा इस थ्रेड …
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बायेसियन और अक्सर उत्तर देने वाले दृष्टिकोण के उदाहरण अलग-अलग उत्तर देते हैं
नोट: मैं कर रहा हूँ के बारे में पता दार्शनिक बायेसियन और frequentist आंकड़ों के बीच अंतर। उदाहरण के लिए "क्या संभावना है कि मेज पर सिक्का है" लगातार आंकड़ों में कोई मतलब नहीं है, क्योंकि यह या तो पहले से ही सिर या पूंछ उतरा है - इसके बारे …
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एक कण फिल्टर (अनुक्रमिक मोंटे कार्लो) और एक कलमन फिल्टर के बीच अंतर क्या है?
एक कण फ़िल्टर और कलमन फ़िल्टर दोनों पुनरावर्ती बायेसियन अनुमानक हैं । मैं अक्सर अपने क्षेत्र में कलमन फ़िल्टर का सामना करता हूं, लेकिन बहुत कम ही कण फिल्टर का उपयोग देखता हूं। एक दूसरे पर कब इस्तेमाल किया जाएगा?
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बायेसियन सांख्यिकी ट्यूटोरियल
मैं Bayesian सांख्यिकी में गति प्राप्त करने की कोशिश कर रहा हूं। मेरे पास आँकड़े पृष्ठभूमि (STAT 101) का थोड़ा बहुत है लेकिन बहुत अधिक नहीं है - मुझे लगता है कि मैं पूर्व, पीछे और संभावना को समझ सकता हूं: डी। मैं अभी तक एक बायसियन पाठ्यपुस्तक नहीं पढ़ना …
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एक बेयसियन को अवशेषों को देखने की अनुमति क्यों नहीं है?
लेख में "चर्चा: पारिस्थितिकीविदों को बायसायन बनना चाहिए?" ब्रायन डेनिस बेयसियन आंकड़ों का आश्चर्यजनक रूप से संतुलित और सकारात्मक दृष्टिकोण देता है जब उसका उद्देश्य लोगों को इसके बारे में चेतावनी देना प्रतीत होता है। हालांकि, एक पैराग्राफ में, बिना किसी उद्धरण या औचित्य के, वह कहता है: बायसी, आप …
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डेटा के बारे में सहसंयोजक मैट्रिक्स का उलटा क्या कहता है? (Intuitively)
मैं के स्वभाव के बारे में उत्सुक हूँ । Can किसी को भी बताई कुछ सहज ज्ञान युक्त के बारे में "क्या करता है Σ - 1 डेटा के बारे में कहते हैं?"Σ−1Σ−1\Sigma^{-1}Σ−1Σ−1\Sigma^{-1} संपादित करें: उत्तर के लिए धन्यवाद कुछ बेहतरीन पाठ्यक्रम लेने के बाद, मैं कुछ बिंदु जोड़ना चाहूंगा: …
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लॉग ट्रांसफ़ॉर्म किए गए पूर्वानुमान और / या प्रतिक्रिया की व्याख्या
मुझे आश्चर्य हो रहा है कि क्या यह व्याख्या में फर्क करता है कि क्या केवल आश्रित, आश्रित और स्वतंत्र, या केवल स्वतंत्र चर ही रूपांतरित हैं। के मामले पर विचार करें log(DV) = Intercept + B1*IV + Error मैं IV की व्याख्या प्रतिशत वृद्धि के रूप में कर सकता …
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