bayesian पर टैग किए गए जवाब

(यह देखने के लिए कि मैंने यह क्यों लिखा है, इस प्रश्न के उत्तर के नीचे टिप्पणियों की जाँच करें ।) III त्रुटियां और सांख्यिकीय निर्णय सिद्धांत टाइप करें गलत प्रश्न का सही उत्तर देने को कभी-कभी टाइप III त्रुटि कहा जाता है। सांख्यिकीय निर्णय सिद्धांत अनिश्चितता के तहत निर्णय …

20 bayesian  credible-interval  decision-theory 

मैं इस लेख का जिक्र कर रहा हूं: http://www.nytimes.com/2011/01/11/science/11esp.html निम्नलिखित प्रयोग पर विचार करें। मान लीजिए कि विश्वास करने का कारण था कि एक सिक्का सिर की ओर थोड़ा भारित था। एक परीक्षण में, सिक्का 1,000 में से 527 बार सिर के ऊपर आता है। क्या यह महत्वपूर्ण सबूत है …

20 hypothesis-testing  bayesian  statistics-in-media 

परिशुद्धता के रूप में परिभाषित किया गया है: p = true positives / (true positives + false positives) क्या यह सही है, जैसा कि true positivesऔर false positivesदृष्टिकोण 0, सटीक दृष्टिकोण 1? याद करने के लिए एक ही सवाल: r = true positives / (true positives + false negatives) मैं …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

मैंने पारंपरिक अक्सरवादी सांख्यिकीय डोमेन में पूर्वानुमान मॉडल को मान्य करने के लिए तरीकों और सॉफ्टवेयर के विकास के लिए बहुत समय समर्पित किया है । व्यवहार और शिक्षण में अधिक बायेसियन विचारों को रखने में मुझे गले लगाने के लिए कुछ महत्वपूर्ण अंतर दिखाई देते हैं। सबसे पहले, बेयसियन …

20 bayesian  cross-validation  predictive-models  validation  regression-strategies 

बेयस प्रमेय P(model|data)=P(model)×P(data|model)P(data)P(model|data)=P(model)×P(data|model)P(data) P(\textrm{model}|\textrm{data}) = \frac{P(\textrm{model}) \times P(\textrm{data}|\textrm{model})}{P(\textrm{data})} यह सब ठीक है। लेकिन, मैंने कहीं पढ़ा है: मूल रूप से, P (डेटा) एक सामान्यीकृत स्थिरांक के अलावा कुछ भी नहीं है, अर्थात, एक स्थिरांक जो एक के बाद के घनत्व को एकीकृत करता है। हम जानते हैं कि और । …

20 probability  bayesian  conditional-probability  bayes 

मैंने हाल ही में बोलस्टैड द्वारा "बायेसियन स्टेटिस्टिक्स का परिचय" दूसरा संस्करण पढ़ना शुरू किया। मेरे पास एक परिचयात्मक आँकड़े वर्ग है जो मुख्य रूप से सांख्यिकीय परीक्षणों को कवर करता है और लगभग प्रतिगमन विश्लेषण में एक वर्ग के माध्यम से होता है। इस एक को समझने के लिए …

20 hypothesis-testing  bayesian 

MCMC एल्गोरिदम के विभिन्न प्रकार हैं: महानगरों-हेस्टिंग्स गिब्स महत्व / अस्वीकृति नमूनाकरण (संबंधित)। महानगर-हेस्टिंग्स के बजाय गिब्स नमूने का उपयोग क्यों करेंगे? मुझे संदेह है कि ऐसे मामले हैं जब मेट्रोपोलिस-हेस्टिंग्स की तुलना में गिब्स नमूने के साथ इंजेक्शन अधिक ट्रैक्टेबल है, लेकिन मैं बारीकियों पर स्पष्ट नहीं हूं।

20 bayesian  simulation  mcmc  gibbs  metropolis-hastings 

मैंने इस धारणा को सुना है कि जेन्स का दावा है कि फ्रीक्वेंटर्स "निहित पूर्व" के साथ काम करते हैं। ये निहितार्थ क्या हैं? क्या इसका मतलब यह है कि लगातार मॉडलर बेयिसियन मॉडल के सभी विशेष मामले पाए जाने की प्रतीक्षा कर रहे हैं?

19 bayesian  prior  posterior  frequentist 

क्या कोई शब्द है जिसका अर्थ है 'विचरण का विलोम'? यही है, यदि में उच्च विचरण है, तो एक्स में कम है ... ? लेकिन विशेष रूप से जिसका अर्थ है ( 'समझौता' या 'समानता' की तरह) एक के पास विलोम में कोई दिलचस्पी नहीं 1 / σ 2 ?XXXXXX……\dots1/σ21/σ21/\sigma^2

19 bayesian  variance  terminology  precision 

द ओड्स, लगातार अपडेट किए गए लेख में एक लंबे द्वीप के मछुआरे की कहानी का उल्लेख किया गया है, जो वास्तव में बायेसियन सांख्यिकी के लिए अपने जीवन का श्रेय देता है। यहाँ संक्षिप्त संस्करण है: आधी रात को एक नाव पर दो मछुआरे हैं। जबकि एक सो रहा …

19 probability  bayesian  posterior  bayes 

मैं हाल ही में शास्त्रीय आँकड़ों पर बायेसियन लेने पर शोध कर रहा हूँ। बेयस फैक्टर के बारे में पढ़ने के बाद मुझे आश्चर्य हुआ कि यदि आंकड़ों के इस दृष्टिकोण में बिजली विश्लेषण एक आवश्यकता है। यह सोचने का मेरा मुख्य कारण यह है कि बेयस कारक वास्तव में …

19 bayesian  power-analysis 

मैं JAGS में के-फोल्ड क्रॉस-वैलिडेशन (k = 5) का उपयोग करके एक बायेसियन HLM फिट कर रहा हूं। मुझे पता है कि पैरामीटर का अनुमान है कि क्या करना चाहते हैं सभी परतों भर में स्थिर रहे हैं। ऐसा करने का सबसे अच्छा तरीका क्या है?ββ\beta एक विचार के कूल्हे …

19 bayesian  cross-validation 

मैं विशेष रूप से ढाल-आधारित विधियों के लिए निरंतर मापदंडों को फिट करने के बारे में उचित मात्रा में जानता हूं, लेकिन फिटिंग असतत मापदंडों के बारे में ज्यादा नहीं। सामान्यतः असतत मापदंडों की फिटिंग के लिए MCMC एल्गोरिदम / तकनीकों का उपयोग किया जाता है? क्या एल्गोरिदम हैं जो …

19 bayesian  mcmc 

सम्मेलनों में भाग लेने के दौरान, प्रयोगों के परिणामों का आकलन करने के लिए बायेसियन सांख्यिकी के अधिवक्ताओं द्वारा थोड़ा धक्का दिया गया है। यह लगातार संवेदनशील आंकड़ों की तुलना में वास्तविक निष्कर्षों (कम झूठी सकारात्मक) के प्रति अधिक संवेदनशील, उपयुक्त और चयनात्मक दोनों के रूप में है। मैंने कुछ …

19 bayesian  power  frequentist 

मैं एक पेपर पढ़ रहा हूं, जहां लेखक बेयर्स प्रमेय के लिए अधिकतम संभावना अनुमान की चर्चा से अग्रणी हैं, शुरुआती लोगों के लिए एक परिचय के रूप में। एक संभावना उदाहरण के रूप में, वे एक द्विपद वितरण के साथ शुरू करते हैं: p(x|n,θ)=(nx)θx(1−θ)n−xp(x|n,θ)=(nx)θx(1−θ)n−xp(x|n,\theta) = \binom{n}{x}\theta^x(1-\theta)^{n-x} और फिर दोनों …

19 bayesian  likelihood  definition  philosophical