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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समय के साथ पूर्वाग्रह अलग करने के लिए एक पक्षपाती सिक्का कैसे मॉडल करें?
पक्षपाती सिक्कों के मॉडल में आमतौर पर एक पैरामीटर होता है । एक तरीका यह अनुमान लगाने के लिए एक श्रृंखला के ड्रॉ से द्विपद संभावना के साथ एक बीटा पूर्व और गणना पिछला वितरण उपयोग करने के लिए है।θθ = पी( प्रमुख | θ )θ=P(Head|θ)\theta = P(\text{Head} | \theta)θθ\theta …
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पैसे के साथ…
मान लीजिए मैं 'विशेषज्ञों', जिसे मैं कुछ चर पर एक पूर्व वितरण प्रकाश में लाना चाहते हैं । मैं उन्हें असली पैसे से प्रेरित करना चाहूंगा । विचार, महंतों को प्रकाश में लाना निरीक्षण करने के लिए है यादृच्छिक चर का प्रतीति , तो कितनी अच्छी तरह अपने महंतों सबूत …
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तो आप मेटा-विश्लेषण में बेयसियन अनुमानों को कैसे शामिल करेंगे?
इस सवाल से प्रेरित, और विशेष रूप से "समस्या 3": जब तक कोई वितरणवादी, वितरण का पैरामीट्रिक विवरण प्रदान नहीं किया गया है, तब तक वितरण में कुछ हद तक मेटा-विश्लेषण शामिल करना मुश्किल है। मैं हाल ही में एक बायेसियन मॉडल में मेटा-विश्लेषण को शामिल करने के बारे में …
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सिद्धांत और गणित पर समान तनाव के साथ एक अच्छी किताब
मेरे स्कूल के वर्षों के दौरान और विश्वविद्यालय में आंकड़ों पर पर्याप्त पाठ्यक्रम हैं। मुझे अवधारणाओं की बहुत अच्छी समझ है, जैसे, CI, p-मान, सांख्यिकीय महत्व की व्याख्या, एकाधिक परीक्षण, सहसंबंध, सरल रैखिक प्रतिगमन (कम से कम वर्ग) (सामान्य रैखिक मॉडल), और परिकल्पना के सभी परीक्षण। मैं इसे पहले के …
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क्या मैं किसी दिए गए डेटा की वैधता का परीक्षण कर सकता हूं?
मुसीबत मैं एक आर फ़ंक्शन लिख रहा हूं जो एक पूर्ववर्ती घनत्व का अनुमान लगाने के लिए एक बायेसियन विश्लेषण करता है और एक सूचित पूर्व और डेटा दिया जाता है। यदि उपयोगकर्ता को पूर्व पर पुनर्विचार करने की आवश्यकता हो तो मैं एक चेतावनी भेजना चाहूंगा। इस प्रश्न में, …
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सांख्यिकीय मॉडलिंग के साथ आरंभ करने के लिए टिप्स और ट्रिक्स?
मैं डेटा माइनिंग के क्षेत्र में काम करता हूं और आंकड़ों में बहुत कम औपचारिक स्कूली शिक्षा मिली है। हाल ही में मैंने बहुत से काम पढ़े हैं जो सीखने और खनन के लिए बायेसियन प्रतिमानों पर केंद्रित हैं, जो मुझे बहुत दिलचस्प लगते हैं। मेरा सवाल है (कई हिस्सों …
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बेयसियन सांख्यिकी अधिक से अधिक लोकप्रिय शोध विषय क्यों बन रहा है? [बन्द है]
बंद हो गया । यह प्रश्न राय आधारित है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि इस पोस्ट को संपादित करके तथ्यों और उद्धरणों के साथ उत्तर दिया जा सके । पिछले साल बंद हुआ । …
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क्या स्टोकेस्टिक प्रक्रियाओं जैसे कि गौसियन प्रक्रिया / डिरिक्लेट प्रक्रिया में घनत्व होते हैं? यदि नहीं, तो उन पर बेयस नियम कैसे लागू किया जा सकता है?
Dirichlet Pocess और Gaussian Process को अक्सर "कार्य पर वितरण" या "वितरण पर वितरण" के रूप में जाना जाता है। उस मामले में, क्या मैं सार्थक रूप से एक जीपी के तहत एक फ़ंक्शन के घनत्व के बारे में बात कर सकता हूं? यही है, क्या गाऊसी प्रक्रिया या डिरिचलेट …
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सशर्त संभावनाएं - क्या वे बायेसियनवाद के लिए अद्वितीय हैं?
मुझे आश्चर्य है कि क्या सशर्त संभाव्यताएं बेइज़ियनवाद के लिए अद्वितीय हैं, या क्या वे एक सामान्य अवधारणा से अधिक हैं जो कि सांख्यिकीय / संभाव्यता लोगों के बीच विचार के कई स्कूलों के बीच साझा किया जाता है। मैं यह मानता हूं कि यह इसलिए है, क्योंकि मेरा मानना …
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ARIMA बनाम कलमन फ़िल्टर - वे कैसे संबंधित हैं
जब मैंने कलमन फ़िल्टर के बारे में पढ़ना शुरू किया तो लगा कि यह ARIMA मॉडल (अर्थात् ARIMA (0,1,1)) का एक विशेष मामला है। लेकिन वास्तव में ऐसा लगता है कि स्थिति अधिक जटिल है। सबसे पहले, ARIMA को भविष्यवाणी के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है और Kalman फ़िल्टर …
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हाइपरप्लेन डेटा को वर्गीकृत करते हैं जब इनपुट सशर्त रूप से स्वतंत्र होते हैं - क्यों?
डीप लर्निंग और इंफॉर्मेशन टोंटीलेक प्रिंसिपल नामक पेपर में लेखक II को सेक्शन II A में लिखते हैं : एकल न्यूरॉन्स केवल रेखीय रूप से वियोज्य इनपुट को वर्गीकृत करते हैं, क्योंकि वे अपने इनपुट स्थान में केवल हाइपरप्लेन को लागू कर सकते हैं u=wh+bu=wh+bu = wh+b। हाइपरप्लेन डेटा को …
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बायेसियन मॉडल चयन और विश्वसनीय अंतराल
मेरे पास तीन चरों वाला एक डेटासेट है, जहाँ सभी चर परिमाण हैं। इसे , और । मैं MCMC के माध्यम से एक Bayesian परिप्रेक्ष्य में एक प्रतिगमन मॉडल फिटिंग कर रहा हूंyyyx1x1x_1x2x2x_2rjags मैंने एक खोजपूर्ण विश्लेषण किया और सुझाव है कि एक द्विघात शब्द का उपयोग किया जाना चाहिए। …
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जेफ्रीज़ द्विपद संभावना के लिए पहले
अगर मैं एक द्विपदीय प्रायिकता पैरामीटर लिए पहले जेफ्री का उपयोग करता हूं, तो इसका मतलब है कि a वितरण का उपयोग करना।θθ\thetaθ ~ ख ई टी एक ( 1 / 2 , 1 / 2 )θ~खइटीए(1/2,1/2)\theta \sim beta(1/2,1/2) अगर मैं संदर्भ के एक नए फ्रेम में तो स्पष्ट रूप …
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सामान्य और द्विपद मॉडल पर, हमेशा पूर्व विचरण की तुलना में कम विचरण होता है?
या किन शर्तों की गारंटी देता है? सामान्य तौर पर (और न केवल सामान्य और द्विपद मॉडल) मुझे लगता है कि मुख्य कारण यह दावा टूट गया है कि नमूना मॉडल और पूर्व के बीच असंगति है, लेकिन और क्या है? मैं इस विषय से शुरू कर रहा हूं, इसलिए …
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बायेसियन रैखिक प्रतिगमन में पश्चवर्ती भविष्य कहनेवाला वितरण का मूल्यांकन करें
मैं इस बात पर असमंजस में हूँ कि बायेसियन रेखीय प्रतिगमन के लिए पश्चगामी पूर्वानुमान वितरण का मूल्यांकन कैसे किया जाए, पृष्ठ 3 पर यहाँ बताए गए मूल मामले के अतीत , और नीचे कॉपी किया गया। पी (y~∣ य) = ∫पी (y~| बीटा,σ2) पी ( β,σ2∣ य)पी(y~|y)=∫पी(y~|β,σ2)पी(β,σ2|y) p(\tilde y …
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