posterior पर टैग किए गए जवाब

छात्रों के एक समूह में, 18 में से 2 हैं जो बाएं हाथ के हैं। आबादी में बाएं हाथ के छात्रों के पूर्ववर्ती वितरण को एकतरफा मानने से पहले खोजें। परिणामों को सारांशित करें। साहित्य के अनुसार 5-20% लोग बाएं हाथ के हैं। इस जानकारी को अपने पूर्व में ध्यान …

124 distributions  bayesian  prior  posterior 

मैं समझता हूं कि पोस्टीरियर प्रेडिक्टिव डिस्ट्रीब्यूशन क्या है और मैं पोस्टीरियर प्रेडिक्टिव चेक के बारे में पढ़ रहा हूं , हालांकि यह मेरे लिए स्पष्ट नहीं है कि यह अभी तक क्या है। वास्तव में पश्चगामी पूर्वानुमान क्या है? क्यों कुछ लेखकों का कहना है कि पोस्टीरियर प्रेडिक्टिव चेक …

33 bayesian  model-selection  posterior 

मैं समझता हूं कि पोस्टीरियर क्या है, लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि बाद का मतलब क्या है? कैसे 2 अलग हैं? केविन पी मर्फी ने अपनी पाठ्यपुस्तक, मशीन लर्निंग: ए प्रोबैबिलिस्टिक पर्सपेक्टिव में संकेत दिया कि यह "एक आंतरिक विश्वास राज्य" है। उसका वास्तव में क्या अर्थ है? मैं …

31 posterior  definition 

हम जानते हैं कि उचित पूर्व वितरण के मामले में, पी( ∣ θ X) = पी( एक्स)| Θ ) पी( Θ )पी( एक्स))पी(θ|एक्स)=पी(एक्स|θ)पी(θ)पी(एक्स)P(\theta \mid X) = \dfrac{P(X \mid \theta)P(\theta)}{P(X)} ∝ पी( एक्स)| Θ ) पी( Θ )αपी(एक्स|θ)पी(θ) \propto P(X \mid \theta)P(\theta) । इस कदम का सामान्य औचित्य यह है कि …

22 distributions  bayesian  prior  posterior 

मुझे पता है कि पादरियों को उचित नहीं होना चाहिए और संभावना है कि फ़ंक्शन 1 पर भी एकीकृत नहीं होता है। लेकिन क्या पोस्टीरियर को उचित वितरण की आवश्यकता है? यदि यह / नहीं है तो इसके क्या निहितार्थ हैं?

21 distributions  bayesian  posterior 

यदि पूर्व और संभावना एक-दूसरे से बहुत अलग हैं, तो कभी-कभी ऐसी स्थिति होती है जहां पोस्टीरियर दोनों में से किसी के समान नहीं होता है। उदाहरण के लिए देखें यह चित्र, जो सामान्य वितरण का उपयोग करता है। यद्यपि यह गणितीय रूप से सही है, यह मेरे अंतर्ज्ञान के …

21 bayesian  prior  posterior  likelihood 

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 

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 

मेरी समझ यह है कि पैरामीटर मानों का अनुमान लगाने के लिए बायेसियन दृष्टिकोण का उपयोग करते समय: पिछला वितरण पूर्व वितरण और संभावना वितरण का संयोजन है। हम इसे पोस्टीरियर डिस्ट्रीब्यूशन (उदाहरण के लिए एक मेट्रोपोलिस-हस्टिंग एल्गोरिथ्म का उपयोग करके मान उत्पन्न करने के लिए, और अगर वे पोस्टीरियर …

19 bayesian  inference  simulation  mcmc  posterior 

यह अक्सर, तर्क दिया जाता है बायेसियन ढांचे व्याख्या में एक बड़ा लाभ यह है कि (frequentist से अधिक) है क्योंकि यह डेटा दिया एक पैरामीटर की संभावना की गणना करता है - p(θ|x)p(θ|x)p(\theta|x) के बजाय p(x|θ)p(x|θ)p(x|\theta) frequentist ढांचे में के रूप में । अब तक सब ठीक है। लेकिन, …

18 bayesian  interpretation  prior  likelihood  posterior 

यह एक बहुत ही सरल प्रश्न है, लेकिन मैं इंटरनेट या किसी पुस्तक में कहीं भी व्युत्पत्ति नहीं पा सकता हूं। मैं यह देखना चाहता हूं कि कैसे एक बायेसियन एक बहुभिन्नरूपी सामान्य वितरण को अपडेट करता है। उदाहरण के लिए: कल्पना कीजिए P(x|μ,Σ)P(μ)==N(μ,Σ)N(μ0,Σ0).P(x|μ,Σ)=N(μ,Σ)P(μ)=N(μ0,Σ0). \begin{array}{rcl} \mathbb{P}({\bf x}|{\bf μ},{\bf Σ}) & …

18 bayesian  normal-distribution  matrix  posterior  linear-algebra 

मेरे पास निम्न छवि है जो मुझे बताया गया है कि पूर्ववर्ती संभावना वितरण और संयोजन के वितरण का संयोजन कैसे होता है इसका एक उदाहरण है। मुझे बताया गया है कि छवि के साथ कुछ गड़बड़ है, अर्थात् पीछे के वितरण में वह रूप नहीं हो सकता है जो …

17 distributions  posterior 

मैं एक मिश्रित प्रभाव मॉडल का उपयोग करके निर्धारित डेटा का विश्लेषण कर रहा हूं जिसमें एक निश्चित प्रभाव (स्थिति) और दो यादृच्छिक प्रभाव (विषय डिजाइन और जोड़ी के कारण प्रतिभागी) हैं। मॉडल lme4पैकेज के साथ उत्पन्न किया गया था exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp):। इसके बाद, मैंने निश्चित प्रभाव (स्थिति) के बिना मॉडल …

16 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

मुझे कुछ नमूनों के साथ एक बीवरिएट गौसियन के वितरण को "सीखना" चाहिए, लेकिन पूर्व वितरण पर एक अच्छी परिकल्पना है, इसलिए मैं बायेसियन दृष्टिकोण का उपयोग करना चाहूंगा। मैंने अपने पूर्व को परिभाषित किया: / mathbf {\ _ mu_0} = \ start {शुरू} bmatrix} 0 \\ 0 \ end …

15 distributions  bayesian  estimation  covariance  posterior 

मैं देख रहा हूं कि कई व्यावहारिक अनुप्रयोगों में, MCMC- आधारित विधियों का उपयोग एक पैरामीटर का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है, भले ही पीछे का विश्लेषणात्मक हो (उदाहरण के लिए क्योंकि पादरियों को संयुग्मित किया गया था)। मेरे लिए, यह MCMC- आधारित अनुमानकों के बजाय MAP- आकलनकर्ताओं …

13 bayesian  mcmc  posterior