bayesian पर टैग किए गए जवाब

मैं बायेसियन कार्यप्रणाली का उपयोग करके एबी परीक्षण के परिणामों की गणना करने के लिए बायेसियन एब परीक्षण से सूत्र का उपयोग कर रहा हूं । Pr(pB>pA)=∑i=0αB−1B(αA+i,βB+βA)(βB+i)B(1+i,βB)B(αA,βA)Pr(pB>pA)=∑i=0αB−1B(αA+i,βB+βA)(βB+i)B(1+i,βB)B(αA,βA) \Pr(p_B > p_A) = \sum^{\alpha_B-1}_{i=0} \frac{B(\alpha_A+i,\beta_B+\beta_A)}{(\beta_B+i)B(1+i,\beta_B)B(\alpha_A, \beta_A)} कहाँ पे αAαA\alpha_Aएक के लिए एक से अधिक सफलताओं की संख्या में \ Alpha_A βAβA\beta_A प्लस …

10 r  bayesian  ab-test 

क्या कमजोर जानकारीपूर्ण पूर्व की एक सटीक परिभाषा है? व्यापक समर्थन से पहले यह व्यक्तिपरक से कैसे अलग है?

10 bayesian  prior 

हमारे पास N नमूने हैं, , एक समान वितरण से जहां अज्ञात है। अनुमान डेटा से।XiXiX_i[0,θ][0,θ][0,\theta]θθ\thetaθθ\theta तो, बेय्स नियम ... f(θ|Xi)=f(Xi|θ)f(θ)f(Xi)f(θ|Xi)=f(Xi|θ)f(θ)f(Xi)f(\theta | {X_i}) = \frac{f({X_i}|\theta)f(\theta)}{f({X_i})} और संभावना है: f(Xi|θ)=∏Ni=11θf(Xi|θ)=∏i=1N1θf({X_i}|\theta) = \prod_{i=1}^N \frac{1}{\theta} (संपादित करें: जब सभी लिए , और 0 अन्यथा (धन्यवाद) whuber)0≤Xi≤θ0≤Xi≤θ0 \le X_i \le \thetaiii लेकिन बारे में …

10 bayesian  estimation  uniform  uninformative-prior 

पाठ्य पुस्तक पहले 2-श्रेणी के डेटा के माध्यम से उत्पन्न करती है: जो देता है: और फिर यह पूछता है: मैं इसे इस चित्रमय मॉडल के साथ पहले मॉडलिंग द्वारा हल करने की कोशिश करता हूं: जहाँ लेबल है, चयनित माध्य का सूचकांक है , और डेटा बिंदु है। यह …

10 self-study  bayesian 

यह एक बहुत ही भोला सवाल है, लेकिन मुझे इसका उत्तर देखने में कठिनाई हो रही है। मेरे पास 30 मानों का एक सेट है। स्वतंत्र रूप से मैंने 31 वाँ मूल्य प्राप्त किया। अशक्त परिकल्पना यह है कि 31 वां मूल्य समान वितरण का हिस्सा है। वैकल्पिक यह है …

10 hypothesis-testing  bayesian  t-test 

मैं आर में एक असतत समय मॉडल फिट करने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि यह कैसे करना है। मैंने पढ़ा है कि आप विभिन्न चर में निर्भर चर को व्यवस्थित कर सकते हैं, प्रत्येक समय-अवलोकन के लिए, और glmएक लॉगिट या क्लॉगलॉग लिंक के …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

जब आपको मापदंडों के वितरण का अंदाजा नहीं होता है तो क्या होता है? हमें किस दृष्टिकोण का उपयोग करना चाहिए? यदि हम एक निश्चित चर का किसी विशेष प्रजाति की उपस्थिति / अनुपस्थिति पर कोई प्रभाव डालते हैं, और चर को महत्व के अनुसार स्वीकार नहीं किया जाता है, …

10 r  bayesian  mcmc  bugs  winbugs 

लगातार आंकड़े देते समय, बड़े नो-नग की एक लंबी सूची होती है, जैसे अधिक डेटा एकत्र करने का निर्णय लेने से पहले सांख्यिकीय परीक्षणों के परिणामों को देखना। मैं आम तौर पर सोच रहा था कि क्या बायेसियन आँकड़ों में शामिल कार्यप्रणाली के लिए नो-नोस की एक समान सूची है, …

10 bayesian  methodology 

मैं WinBUGS का नया उपयोगकर्ता हूं और आपकी मदद के लिए एक प्रश्न है। निम्नलिखित कोड चलाने के बाद, मैं के मापदंडों मिल गया beta0के माध्यम से beta4(आँकड़े, घनत्व), लेकिन मैं कैसे का अंतिम मान की भविष्यवाणी प्राप्त करने के लिए पता नहीं है h, जो मैं करने के लिए …

10 bayesian  bugs  prediction  winbugs 

यह सिर्फ एक उदाहरण है कि मैं कई बार आया हूं, इसलिए मेरे पास कोई नमूना डेटा नहीं है। R में एक रैखिक प्रतिगमन मॉडल चलाना: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1एक सतत चर है। x2श्रेणीबद्ध है और इसके तीन मान हैं "उदा", "मध्यम" और "उच्च"। हालाँकि R …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

प्रश्न: 10 आयामी MCMC श्रृंखला के साथ, मान लें कि मैं आपको ड्रॉ का एक मैट्रिक्स सौंपने के लिए तैयार हूं: 10 मापदंडों (कॉलम) द्वारा 100,000 पुनरावृत्तियों (पंक्तियों), मैं पोस्टीरियर मोड्स को कैसे पहचान सकता हूं? मैं विशेष रूप से कई मोड से चिंतित हूं। पृष्ठभूमि:मैं खुद को एक कम्प्यूटेशनल …

10 r  bayesian  mcmc  k-nearest-neighbour  mode 

बायेसियन के बाद के पर विचार करें । Asymptotically, इसका अधिकतम MLE एस्टीमेट , जो कि अधिकतम करता है ।θ∣Xθ∣X\theta\mid Xθ^θ^\hat \thetaargminθfθ(X)argminθfθ(X)\operatorname{argmin}_\theta\, f_\theta(X) इन सभी अवधारणाओं-बायेसियन पुजारियों, संभावना को अधिकतम करते हुए - ध्वनि सुपर राजसी और सभी मनमाने ढंग से नहीं। दृष्टि में लॉग नहीं है। फिर भी MLE …

9 bayesian  maximum-likelihood  kullback-leibler 

मैं एक उच्च-आयामी अनुमान समस्या (लगभग 2000 मॉडल पैरामीटर) पर काम कर रहा हूं, जिसके लिए हम ढाल-आधारित अनुकूलन और एक आनुवंशिक एल्गोरिथ्म के संयोजन का उपयोग करके लॉग-पोस्टेरियर का वैश्विक अधिकतम पता लगाकर एमएपी अनुमान को मजबूत करने में सक्षम हैं। मैं MAP अनुमान ढूँढने के अलावा मॉडल मापदंडों …

9 bayesian  uncertainty  high-dimensional  variational-bayes 

यह थोड़ा दार्शनिक सवाल हो सकता है, लेकिन यहाँ हम जाते हैं: निर्णय सिद्धांत में, बेयस अनुमानक का जोखिम θ^(x)θ^(x)\hat\theta(x) के लिये θ∈Θθ∈Θ\theta\in\Theta एक पूर्व वितरण के संबंध में परिभाषित किया गया है ππ\pi पर ΘΘ\Theta। अब, एक ओर, सच्चे के लिए θθ\theta डेटा उत्पन्न करने के लिए (यानी "मौजूद"), …

9 bayesian  prior  decision-theory  point-estimation 

विकिपीडिया में लगातार परिप्रेक्ष्य में पर्याप्त आँकड़ों की सबसे सरल परिभाषा यहाँ दी गई है । हालाँकि, मैं हाल ही में एक बायेसियन पुस्तक में आया था, जिसकी परिभाषा the । यह लिंक में कहा गया है कि दोनों समान हैं, लेकिन मैं नहीं देखता कि कैसे। इसके अलावा, उसी …

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