hierarchical-bayesian पर टैग किए गए जवाब

मैं बायेसियन आंकड़ों के लिए अपेक्षाकृत नया हूं और हाल ही में विभिन्न डेटासेट पर पदानुक्रमित बायेसियन मॉडल बनाने के लिए जेएजीएस का उपयोग कर रहा हूं। हालांकि मैं परिणामों से बहुत संतुष्ट हूं (मानक glm मॉडल की तुलना में), मुझे गैर-सांख्यिकीविदों को यह समझाने की आवश्यकता है कि मानक …

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मैं यथासंभव सामान्य रूप से समस्या का वर्णन करने का प्रयास करूंगा। मैं एक पैरामीटर संभाव्यता वेक्टर थीटा के साथ एक स्पष्ट वितरण के रूप में टिप्पणियों को मॉडलिंग कर रहा हूं । फिर, मुझे लगता है कि पैरामीटर वेक्टर थीटा एक डिरिचलेट पूर्व डिस्ट्रीब्यूशन के साथ अनुसरण करता है …

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मैं सिर्फ (पुनः) पढ़ रहा हूं, गेलमैन की व्हाई हम (आमतौर पर) को कई तुलनाओं के बारे में चिंता करने की आवश्यकता नहीं है । विशेष रूप से अनुभाग "एकाधिक परिणामों और अन्य चुनौतियों" में परिस्थितियों के लिए एक पदानुक्रमित मॉडल का उपयोग करने का उल्लेख है जब एक ही …

10 multiple-comparisons  multilevel-analysis  lme4-nlme  jags  hierarchical-bayesian 

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 …

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पहले दिए गए जहां साथ द्विघात हानि । आज्ञा देना संभावना। बेस अनुमानक ।L(θ,δ)=(θ−δ)2L(θ,δ)=(θ−δ)2L(\theta,\delta)=(\theta-\delta)^2π(θ)π(θ)\pi(\theta)π(θ)∼U(0,1/2)π(θ)∼U(0,1/2)\pi(\theta)\sim U(0,1/2)f(x|θ)=θxθ−1I[0,1](x),θ>0f(x|θ)=θxθ−1I[0,1](x),θ>0f(x|\theta)=\theta x^{\theta-1}\mathbb{I}_{[0,1]}(x), \theta>0δπδπ\delta^\pi भारित द्विघात हानि पर विचार करें जहां पूर्व । आज्ञा देना संभावना हो। बेयस अनुमानक का पता लगाएं ।Lw(θ,δ)=w(θ)(θ−δ)2Lw(θ,δ)=w(θ)(θ−δ)2L_w(\theta,\delta)=w(\theta)(\theta-\delta)^2w(θ)=I(−∞,1/2)w(θ)=I(−∞,1/2)w(\theta)=\mathbb{I}_{(-\infty,1/2)}π1(θ)=I[0,1](θ)π1(θ)=I[0,1](θ)\pi_1(\theta)=\mathbb{I}_{[0,1]}(\theta)f(x|θ)=θxθ−1I[0,1](x),θ>0f(x|θ)=θxθ−1I[0,1](x),θ>0f(x|\theta)=\theta x^{\theta-1}\mathbb{I}_{[0,1]}(x), \theta>0δπ1δ1π\delta^\pi_1 की तुलना करें औरδπδπ\delta^\piδπ1δ1π\delta^\pi_1 पहले मैंने देखा कि , और मैंने यह …

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