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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एक लैमर मॉडल से प्रभावों की पुनरावृत्ति की गणना
मैं सिर्फ इस पेपर में आया था , जो बताता है कि मिश्रित प्रभाव मॉडलिंग के माध्यम से माप की पुनरावृत्ति (उर्फ विश्वसनीयता, उर्फ ​​इंट्राक्लास सहसंबंध) की गणना कैसे की जाती है। आर कोड होगा: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
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अनुभवजन्य संभावना के कुछ उदाहरण अनुप्रयोग क्या हैं?
मैंने ओवेन के अनुभवजन्य संभावना के बारे में सुना है, लेकिन हाल ही में जब तक मैंने ब्याज के एक कागज में इसे पार नहीं किया, तब तक कोई ध्यान नहीं दिया ( मेसर्सन एट अल। 2012 )। यह समझने के लिए मेरे प्रयासों में, मैं gleaned है कि मनाया …
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ऐसे कौन से कारक हैं जिनके कारण पश्च वितरण में अंतर होने की संभावना है?
बायेसियन आँकड़ों में, यह अक्सर उल्लेख किया जाता है कि पश्च वितरण असंगत है और इस प्रकार अनुमानित अनुमान लागू किया जाना चाहिए। क्या कारक हैं जो इस अंतरंगता का कारण बनते हैं?
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जेफ्रीज़ के पुजारियों को गैर-संचारी क्यों माना जाता है?
पहले एक पर विचार करें जहां , जहां फिशर जानकारी है।मैंp ( θ ) ∝ | मैं ( θ ) |----√p(θ)∝|i(θ)|p(\theta) \propto \sqrt{|i(\theta)|}मैंii मैं इसे पहले एक बिना सूचना के उल्लेख के रूप में देखता रहा हूं, लेकिन मैंने कभी भी एक तर्क नहीं देखा कि यह क्यों नहीं है। …
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क्या एक अस्पष्ट पहले गैर-सूचनात्मक के समान है?
यह शब्दावली के बारे में एक प्रश्न है। क्या "अस्पष्ट पूर्व" गैर-सूचनात्मक पूर्व के समान है, या दोनों के बीच कुछ अंतर है? मेरी धारणा है कि वे समान हैं (एक साथ अस्पष्ट और गैर-जानकारीपूर्ण दिखने से), लेकिन मैं निश्चित नहीं हो सकता।
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लसो पेनल्टी डबल एक्सपोनेंशियल (लाप्लास) के बराबर क्यों है?
मैं अनेक संदर्भ उपस्थित में पढ़ा है कि प्रतिगमन पैरामीटर वेक्टर के लिए कमंद अनुमान BBB के पीछे मोड के बराबर है BBB जिसमें प्रत्येक के लिए पूर्व वितरण BiBiB_i एक डबल घातीय वितरण (यह भी लाप्लास वितरण के रूप में जाना जाता है) है। मैं यह साबित करने की …
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अन्य विश्लेषणों की तुलना में पहले किए गए विशेषाधिकार विश्लेषण के लिए बायेसियन औचित्य क्या है?
पृष्ठभूमि और अनुभवजन्य उदाहरण मेरे दो अध्ययन हैं; मैंने एक प्रयोग (अध्ययन 1) चलाया और फिर उसे दोहराया (अध्ययन 2)। अध्ययन 1 में, मुझे दो चर के बीच एक अंतःक्रिया मिली; अध्ययन 2 में, यह बातचीत एक ही दिशा में थी लेकिन महत्वपूर्ण नहीं थी। यहाँ अध्ययन 1 के मॉडल …
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Dirichlet वितरण में वास्तव में अल्फा क्या है?
मैं बायेसियन आंकड़ों के लिए काफी नया हूं और मैं एक सही सहसंबंध उपाय, स्पारसीसी पर आया हूं , जो कि एल्गोरिथ्म के बैकएंड में डिरिक्लेट प्रक्रिया का उपयोग करता है। मैं एल्गोरिथ्म चरण-दर-चरण के माध्यम से जाने की कोशिश कर रहा हूं कि वास्तव में क्या हो रहा है, …
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वैरिएबल बे और ईएम के बीच संबंध
मैंने कहीं पढ़ा है कि वेरिएशन बेयस पद्धति ईएम एल्गोरिदम का एक सामान्यीकरण है। दरअसल, एल्गोरिदम के पुनरावृत्त भाग बहुत समान हैं। यह जांचने के लिए कि क्या EM एल्गोरिथ्म वैरिएशनल बे का एक विशेष संस्करण है, मैंने निम्नलिखित की कोशिश की: एक्स Θ पी ( एक्स , Θ | …
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क्या बड़े नमूना आकार के साथ बायेसियन पादरी अप्रासंगिक हो जाते हैं?
बायेसियन इंट्रेंस प्रदर्शन करते समय, हम मापदंडों के बारे में हमारे पास मौजूद पुजारियों के साथ संयोजन में हमारे संभावना समारोह को अधिकतम करके संचालित करते हैं। चूँकि लॉग-लाइबिलिटी अधिक सुविधाजनक है, इसलिए हम MCMC का उपयोग करते हुए प्रभावी रूप से अधिकतम करते हैं या अन्यथा जो पीछे के …
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संभावना पर विकिपीडिया प्रविष्टि अस्पष्ट लगती है
मेरे पास "सशर्त संभावना" और "संभावना" के बारे में एक सरल प्रश्न है। (मैं पहले ही इस सवाल का सर्वेक्षण कर चुका हूं लेकिन कोई फायदा नहीं हुआ।) यह संभावना पर विकिपीडिया पृष्ठ से शुरू होता है । वे यह कहते हैं: संभावना पैरामीटर मान का एक सेट की, , …
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विभिन्न स्रोतों से संभावनाओं / सूचनाओं को मिलाना
आइए बताते हैं कि मेरे पास तीन स्वतंत्र स्रोत हैं और उनमें से प्रत्येक कल के मौसम के लिए भविष्यवाणियां करता है। पहला व्यक्ति कहता है कि कल बारिश की संभावना 0 है, फिर दूसरा कहता है कि संभावना 1 है, और अंत में अंतिम कहता है कि संभावना 50% …
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गौसियन मॉडल में कम से कम वर्गों और MLE के बीच समानता
मैं मशीन लर्निंग के लिए नया हूं, और इसे अपने दम पर सीखने की कोशिश कर रहा हूं। हाल ही में मैं कुछ व्याख्यान नोट्स के माध्यम से पढ़ रहा था और एक मूल प्रश्न था। स्लाइड 13 का कहना है कि "लिस्ट स्क्वायर एस्टिमेट एक गाऊसी मॉडल के तहत …
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क्या यह सच है कि बायेसियन तरीके अधिक नहीं हैं?
क्या यह सच है कि बायेसियन तरीके अधिक नहीं हैं? (मैंने यह दावा करते कुछ पेपर और ट्यूटोरियल देखे) उदाहरण के लिए, यदि हम एमएनआईएसटी (हस्तलिखित अंक वर्गीकरण) के लिए एक गौसियन प्रक्रिया लागू करते हैं, लेकिन केवल इसे एक एकल नमूना दिखाते हैं, तो क्या यह उस एकल नमूने …
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