posterior पर टैग किए गए जवाब

एक विशेष पैरामीटर पर इंट्रेंस बनाने के लिए MCMC नमूने प्राप्त करते समय, प्रभावी नमूनों की न्यूनतम संख्या के लिए अच्छे मार्गदर्शक क्या हैं, जिनके लिए कोई लक्ष्य होना चाहिए? और, क्या यह सलाह बदल जाती है क्योंकि मॉडल अधिक या कम जटिल हो जाता है?

13 bayesian  sample-size  mcmc  posterior 

मान लीजिए कि हमारे पास के अंक का एक सेट है । वितरण बिंदु का उपयोग करके प्रत्येक बिंदु उत्पन्न होता है लिए पोस्टीरियर प्राप्त करने के लिए हम पर Minka पेपर के अनुसार उम्मीद प्रचार हम की जरूरत है गणना पीछे प्राप्त करने के लिए और, इसलिए, समस्या बड़ी …

13 bayesian  mixture  posterior 

N D- डायमेंशनल वैक्टर \ mathbf {x_1}, .., \ mathbf {x_N} \ start {align} \ mathbf {x_i} और \ sim उत्पन्न करने के लिए उपयोग किए जाने वाले एक सामान्य वितरण के सटीक मैट्रिक्स ΛΛ\boldsymbol{\Lambda} को खोजते समय \ mathcal {N} (\ boldsymbol {\ mu, \ Lambda ^ {- 1}}) …

12 bayesian  posterior  hierarchical-bayesian  conjugate-prior  wishart 

यह कम्प्यूटेशनल साइंस में भी पूछा गया था । मैं 11 डेटा नमूनों के साथ, एक लिए कुछ गुणांक के बायेसियन अनुमान की गणना करने की कोशिश कर रहा हूं: जहां माध्य 0 के साथ गाऊसी है और विचरण वेक्टर पर पूर्व वितरण माध्य साथ गाऊसी है और एक विकर्ण …

12 bayesian  mathematical-statistics  posterior 

केविन मर्फी के गाऊसी वितरण के संवेदी बायेसियन विश्लेषण में , वह लिखते हैं कि पश्चवर्ती पूर्वानुमान वितरण है पी ( एक्स | डी ) = ∫पी ( एक्स | θ ) पी ( θ | डी ) घθp(x∣D)=∫p(x∣θ)p(θ∣D)dθ p(x \mid D) = \int p(x \mid \theta) p(\theta \mid D) …

12 bayesian  predictive-models  inference  posterior 

(यह सवाल शीआन की इस टिप्पणी से प्रेरित है ।) यह सर्वविदित है कि अगर पूर्व वितरण π(θ)π(θ)\pi(\theta) उचित और संभावना है L(θ|x)L(θ|x)L(\theta | x) अच्छी तरह से परिभाषित है, तो पिछला वितरण π(θ|x)∝π(θ)L(θ|x)π(θ|x)∝π(θ)L(θ|x)\pi(\theta|x)\propto \pi(\theta) L(\theta|x) लगभग निश्चित है। कुछ मामलों में, हम एक टेम्पर्ड या एक्सपेरीनेटेड संभावना की बजाय, …

11 bayesian  prior  posterior 

मैं एक नॉर्मल-विशरट पोस्टीरियर के व्युत्पन्न पर काम कर रहा हूं, लेकिन मैं एक पैरामीटर (स्केल मैट्रिक्स के पीछे, नीचे देखें) में फंस गया हूं। केवल संदर्भ और पूर्णता के लिए, यहाँ मॉडल और बाकी व्युत्पत्तियाँ हैं: xiμΛ∼N(μ,Λ)∼N(μ0,(κ0Λ)−1)∼W(υ0,W0)xi∼N(μ,Λ)μ∼N(μ0,(κ0Λ)−1)Λ∼W(υ0,W0)\begin{align} x_i &\sim \mathcal{N}(\boldsymbol{\mu}, \boldsymbol{\Lambda})\\ \boldsymbol{\mu} &\sim \mathcal{N}(\boldsymbol{\mu_0}, (\kappa_0 \boldsymbol{\Lambda})^{-1})\\ \boldsymbol{\Lambda} &\sim \mathcal{W}(\upsilon_0, …

11 bayesian  posterior 

मैं अधिकतम संभावना अनुमान और अधिकतम पोस्टीरियर आकलन के बारे में पढ़ रहा हूं और अब तक मैं केवल अधिकतम संभावना अनुमान के साथ ठोस उदाहरण मिला हूं। मुझे अधिकतम पश्चवर्ती अनुमान के कुछ सार उदाहरण मिले हैं, लेकिन इस पर संख्याओं के साथ अभी तक कुछ भी ठोस नहीं …

11 bayesian  estimation  posterior 

मेरे वास्तविक प्रश्न अंतिम दो पैराग्राफ में हैं, लेकिन उन्हें प्रेरित करने के लिए: यदि मैं एक यादृच्छिक चर के अर्थ का अनुमान लगाने का प्रयास कर रहा हूं जो एक ज्ञात चर के साथ एक सामान्य वितरण का अनुसरण करता है, तो मैंने पढ़ा है कि एक समान वितरण …

11 bayesian  maximum-likelihood  posterior  frequentist 

मैं इस बात पर असमंजस में हूँ कि बायेसियन रेखीय प्रतिगमन के लिए पश्चगामी पूर्वानुमान वितरण का मूल्यांकन कैसे किया जाए, पृष्ठ 3 पर यहाँ बताए गए मूल मामले के अतीत , और नीचे कॉपी किया गया। पी (y~∣ य) = ∫पी (y~| बीटा,σ2) पी ( β,σ2∣ य)पी(y~|y)=∫पी(y~|β,σ2)पी(β,σ2|y) p(\tilde y …

10 regression  bayesian  predictive-models  prediction  posterior 

क्या स्टेन (विशेष रूप से, रिस्टर) में भविष्यवाणिय पश्चवर्ती वितरण उत्पन्न करने के लिए अंतर्निहित सुविधाएं हैं? स्टेन फिट से वितरण उत्पन्न करना मुश्किल नहीं है, लेकिन मैं पहिया को फिर से नहीं बढ़ाऊंगा।

9 bayesian  posterior  stan