bayesian पर टैग किए गए जवाब

मैं कागजात का एक सेट की समीक्षा की है, प्रत्येक रिपोर्टिंग की माप की प्रेक्षित मतलब और एसडी में जाना जाता है आकार के अपने संबंधित नमूने में, एन । मैं एक नए अध्ययन में उसी माप के संभावित वितरण के बारे में सबसे अच्छा संभव अनुमान लगाना चाहता हूं …

21 bayesian  normal-distribution  meta-analysis 

कुछ वितरणों में पुजारी होते हैं और कुछ नहीं। क्या यह भेद सिर्फ एक दुर्घटना है? यही है, आप गणित करते हैं, और यह एक या दूसरे तरीके से काम करता है, लेकिन यह वास्तव में आपको वितरण के बारे में कुछ भी नहीं बताता है केवल तथ्य को छोड़कर? …

21 bayesian  mathematical-statistics  conjugate-prior 

जब मैं कुछ समस्या के लिए एक मोंटे कार्लो सिमुलेशन को कोड कर रहा हूं, और मॉडल काफी सरल है, तो मैं एक बहुत ही मूल पाठ्यपुस्तक गिब्स नमूने का उपयोग करता हूं। जब गिब्स नमूने का उपयोग करना संभव नहीं है, तो मैंने पाठ्यपुस्तक मेट्रोपोलिस-हेस्टिंग्स को कोड दिया है …

21 bayesian  mcmc  gibbs  metropolis-hastings 

मैंने हाल ही में बायसीयन फ्रेमवर्क में फिटिंग रिग्रेशन मिक्स्ड मॉडल्स को अपनाया है, जो MCMC कलन विधि (वास्तव में R में MCMCglmm फंक्शन) का उपयोग करता है। मेरा मानना ​​है कि मैंने समझा है कि अनुमान प्रक्रिया (ट्रेस, geweke प्लॉट, ऑटोकॉरेलेशन, पोस्टीरियर डिस्ट्रिब्यूशन ...) के अभिसरण का निदान कैसे …

21 r  bayesian  mixed-model  mcmc  residuals 

मुझे एक कार्यक्रम लागू करने की आवश्यकता है जो कुछ प्रशिक्षण डेटा के आधार पर रिकॉर्ड को 2 श्रेणियों (सच्चा / गलत) में वर्गीकृत करेगा, और मैं सोच रहा था कि मुझे किस एल्गोरिदम / कार्यप्रणाली को देखना चाहिए। उनमें से चुनने के लिए बहुत कुछ प्रतीत होता है - …

21 machine-learning  bayesian  optimization  genetic-algorithms 

जब मैं पैमाने के मापदंडों (सामान्य वितरण, टी वितरण आदि) के लिए पूर्व वितरण के रूप में लॉग सामान्य वितरण का उपयोग कर रहा हूं, जब मुझे इस बारे में एक मोटा विचार है कि पैमाने क्या होना चाहिए, लेकिन मैं यह नहीं जानता कि मैं क्या करना चाहता हूं …

21 distributions  bayesian  modeling  prior  maximum-entropy 

मुझे नॉनपैरेमेट्रिक बायेसियन (और संबंधित) तकनीकों के बारे में अधिक जानने में दिलचस्पी है। मेरी पृष्ठभूमि कंप्यूटर विज्ञान में है और हालांकि मैंने कभी भी माप सिद्धांत या संभाव्यता सिद्धांत पर कोई कोर्स नहीं किया है, लेकिन मुझे संभावना और सांख्यिकी में सीमित प्रशिक्षण मिला है। क्या कोई मुझे शुरू …

21 probability  bayesian  references  theory 

स्टेन और फ्रंटएंड पैकेज के साथ rstanarmया brmsमैं बायेसियन तरीके से डेटा का आसानी से विश्लेषण कर सकता हूं जैसा कि मैंने पहले मिश्रित मॉडल के साथ किया था lme। जबकि मेरे पास मेरी डेस्क पर क्रूसके-गेलमैन-वेगेनमेकर्स-इत्यादि द्वारा अधिकांश पुस्तक और लेख हैं, ये मुझे मेडिकल दर्शकों के लिए परिणामों …

21 statistical-significance  bayesian  stan  credible-interval  medicine 

पृष्ठभूमि विचरण से पहले सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले कमजोर में से एक, पैरामीटर (जेलमैन 2006) के साथ उलटा-गामा है ।α=0.001,β=0.001α=0.001,β=0.001\alpha =0.001, \beta=0.001 हालाँकि, इस वितरण में लगभग [3 \ times10 ^ {19}, \ infty] का 90% सीआई है [3×1019,∞][3×1019,∞][3\times10^{19},\infty]। library(pscl) sapply(c(0.05, 0.95), function(x) qigamma(x, 0.001, 0.001)) [1] 3.362941e+19 …

21 bayesian  multilevel-analysis  prior 

मैं एक बायेसियन श्रेणीबद्ध रैखिक मॉडल के साथ काम कर रहा हूं , यहां नेटवर्क इसका वर्णन कर रहा है। YYY सुपरमार्केट में किसी उत्पाद की दैनिक बिक्री का प्रतिनिधित्व करता है (देखा गया)। एक्सXX कीमतों, प्रचार, सप्ताह के दिन, मौसम, छुट्टियों सहित रजिस्टरों का एक ज्ञात मैट्रिक्स है। एसSS …

20 regression  bayesian  neural-networks  generalized-linear-model  bayesian-network 

मैं अभी गिब्स नमूना और मेट्रोपोलिस हेस्टिंग्स एल्गोरिथ्म पर कुछ पढ़ रहा हूं और कुछ सवालों का जवाब दिया है। जैसा कि मैं इसे समझता हूं, गिब्स नमूनाकरण के मामले में, यदि हमारे पास एक बड़ी बहुभिन्नरूपी समस्या है, तो हम सशर्त वितरण से नमूना लेते हैं अर्थात नमूना एक …

20 bayesian  sampling  mcmc  gibbs  metropolis-hastings 

घटनाओं के साथ सही-सेंसर किए गए अवलोकनों पर विचार करें । अतिसंवेदनशील व्यक्तियों की संख्या समय में है , और उस समय की घटनाओं की संख्या है ।i n i i d iटी1, टी2, …t1,t2,…t_1, t_2, \dotsमैंiinमैंnin_iमैंiiघमैंdid_i कपलान-मीयर या उत्पाद अनुमानक स्वाभाविक रूप से एक MLE के रूप में उठता …

20 bayesian  survival  kaplan-meier 

मैंने कई भरे हुए डेटासेट प्राप्त करने के लिए कई प्रतिरूपण का उपयोग किया है। मैंने प्रत्येक पूर्ण डेटासेट पर बायेसियन विधियों का उपयोग एक पैरामीटर (एक यादृच्छिक प्रभाव) के लिए पीछे के वितरण को प्राप्त करने के लिए किया है। मैं इस पैरामीटर के लिए परिणामों को कैसे संयोजित …

20 bayesian  mixed-model  missing-data 

मुझे जूरी ड्यूटी के लिए तलब किया गया है। मैं कुछ जूरी परीक्षणों के आँकड़ों की प्रासंगिकता से अवगत हूँ। उदाहरण के लिए, "आधार दर" की अवधारणा और संभाव्यता गणनाओं के लिए इसका अनुप्रयोग कभी-कभी - शायद हमेशा - प्रासंगिक होता है। मेरी स्थिति में कोई व्यक्ति किस सांख्यिकीय विषय …

20 probability  bayesian  references 

मैं बायेसियन आंकड़ों के बारे में सीख रहा हूं, और मैंने अक्सर लेखों में पढ़ा है "हम एक बायेसियन दृष्टिकोण अपनाते हैं" या ऐसा ही कुछ। मैंने भी देखा, कम बार: "हम पूरी तरह से बायेसियन दृष्टिकोण अपनाते हैं" (मेरा जोर)। क्या किसी व्यावहारिक या सैद्धांतिक अर्थ में इन दृष्टिकोणों …

20 bayesian