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बायेसियन आँकड़ों में एक पूर्व वितरण संभावना या वितरण के रूप में जानकारी या ज्ञान (अक्सर व्यक्तिपरक) उपलब्ध कराता है, एक नमूना देखने से पहले। बड़े प्रसार के साथ एक वितरण का उपयोग तब किया जाता है जब पैरामीटर (एस) के बारे में बहुत कम जानकारी होती है, जबकि अधिक संकीर्ण पूर्व वितरण सूचना के अधिक से अधिक डिग्री का प्रतिनिधित्व करता है।

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बेयसियन सांख्यिकी पुजारियों की अनुपस्थिति को कैसे संभालती है?
यह प्रश्न दो हाल की बातचीत से प्रेरित था, एक यहाँ सीवी में , दूसरा अर्थशास्त्र पर। वहां, मैंने जाने-माने "लिफाफा विरोधाभास" का जवाब पोस्ट किया था (आप पर ध्यान दें, "सही उत्तर" के रूप में नहीं, लेकिन स्थिति की संरचना के बारे में विशिष्ट मान्यताओं से बहने वाले उत्तर …
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जब माध्य विचरण ब्याज का हो तो एक श्रेणीबद्ध बिसनेस मॉडल में विचरण के लिए क्या पूर्व वितरण का उपयोग किया जा सकता है / होना चाहिए?
अपने व्यापक रूप से उद्धृत पेपर में पदानुक्रमित मॉडल में विचरण मापदंडों के लिए पूर्व वितरण (Google विद्वान पर अब तक 916 प्रशस्ति पत्र) जेलमैन का प्रस्ताव है कि पदानुक्रमित बायेसियन मॉडल में विचरण के लिए अच्छे गैर-सूचनात्मक पूर्व वितरण समान वितरण और आधा टी वितरण हैं। यदि मैं चीजों …
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रिज रिग्रेशन - बायेसियन व्याख्या
मैंने सुना है कि रिज प्रतिगमन को पूर्ववर्ती वितरण के माध्यम के रूप में प्राप्त किया जा सकता है, यदि पूर्व पर्याप्त रूप से चुना गया हो। क्या अंतर्ज्ञान है कि पूर्व के द्वारा प्रतिगमन गुणांक पर निर्धारित बाधाओं (जैसे मानक सामान्य वितरण 0 के आसपास) समान हैं / गुणांक …
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बायेसियन बहुराष्ट्रीय Naive Bayes क्लासिफायरियर का उपयोग कोई क्यों नहीं करता है?
तो (अनसुचित) पाठ मॉडलिंग में, लेटेंट डरिकलेट एलोकेशन (एलडीए) प्रोबेबिलिस्टिक लैवेंट सिमेंटिक एनालिसिस (PLSA) का बायेसियन संस्करण है। अनिवार्य रूप से, LDA = PLSA + डिरिचलेट इसके मापदंडों से पहले। मेरी समझ यह है कि एलडीए अब संदर्भ एल्गोरिथ्म है और इसे विभिन्न पैकेजों में लागू किया गया है, जबकि …
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अशक्त परिकल्पना के तहत विनिमेय नमूनों के पीछे अंतर्ज्ञान क्या है?
क्रमपरिवर्तन परीक्षण (इसे रेंडमाइजेशन टेस्ट, री-रैंडमाइजेशन टेस्ट या एक सटीक परीक्षण भी कहा जाता है) बहुत उपयोगी होते हैं और उदाहरण के लिए आवश्यक सामान्य वितरण की धारणा को पूरा करने और काम में आने पर काम में आते t-testहैं। गैर-पैरामीट्रिक परीक्षण की तरह Mann-Whitney-U-testअधिक जानकारी खो जाएगी। हालांकि, इस …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
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फ्लैट, संयुग्म, और हाइपर-पुजारी। वे क्या हैं?
मैं वर्तमान में यांग द्वारा संगणना आणविक विकास में बायेसियन विधियों के बारे में पढ़ रहा हूं। खंड 5.2 में यह पुजारियों और विशेष रूप से गैर-सूचनात्मक / फ्लैट / अस्पष्ट / फैलाना, संयुग्मित, और हाइपर-पुजारियों के बारे में बात करता है। यह एक निरीक्षण के लिए पूछ रहा हो …
15 bayesian  prior 
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स्टेन में परिभाषित पुजारियों के बिना पैरामीटर
मैंने अभी स्टेन का उपयोग करना सीखना शुरू किया है और rstan। जब तक मैं हमेशा इस बारे में भ्रमित नहीं होता कि JAGS / BUGS ने कैसे काम किया है, तो मैंने सोचा कि आपको हमेशा मॉडल से तैयार किए जाने वाले प्रत्येक पैरामीटर के लिए किसी न किसी …
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वितरण में स्वतंत्रता की डिग्री के लिए एक अच्छा पूर्व वितरण क्या है?
मैं वितरण में उपयोग करने के लिए एक अंतराल मॉडल में कम अंतराल परिसंपत्ति रिटर्न मॉडल करना चाहता हूं। मैं वितरण के लिए स्वतंत्रता की दोनों डिग्री (अपने मॉडल में अन्य मापदंडों के साथ) का अनुमान लगाना चाहता हूं। मुझे पता है कि एसेट रिटर्न काफी गैर-सामान्य है, लेकिन मैं …
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जेफरी कई मापदंडों के लिए पहले
कुछ मामलों में, एक पूर्ण बहुआयामी मॉडल के लिए जेफ्री को सामान्य रूप से अपर्याप्त माना जाता है, यह उदाहरण के लिए मामले में है: (जहां ε ~ एन ( 0 , σ 2 ) , के साथ μ और σ अज्ञात) जहां पहले निम्नलिखित पसंद है (पूर्ण जेफ्रेय्स से …
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बार-बार आने वाले परिणाम से पहले बायेसियन बनाना
एक बायसी के पूर्व में लगातार परिणाम को बदलने के बारे में कैसे जाना चाहिए? निम्नलिखित बहुत सामान्य परिदृश्य पर विचार करें: एक प्रयोग अतीत में आयोजित किया गया है और कुछ पैरामीटर पर एक परिणाम मापा गया था। विश्लेषण एक लगातार पद्धति के साथ किया गया था। के लिए …
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आप n tosses से k शीर्षासन करते हैं। क्या सिक्का उचित है?
मुझे एक साक्षात्कार में के साथ यह प्रश्न पूछा गया था । क्या कोई "सही" उत्तर है?( n , k ) = ( 400 , 220 )(n,k)=(400,220)(n, k) = (400, 220) मान लें कि टॉस iid हैं और हेड्स की संभावना । 400 टोस में सिर की संख्या का वितरण …
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मुझे बेफ़िशियन मॉडल की पसंद में जेफ्रीस-लिंडले विरोधाभास के बारे में कब चिंतित होना चाहिए?
मैं अलग जटिलता के मॉडल के एक बड़े (लेकिन परिमित) स्थान पर विचार कर रहा हूं, जिसे मैं आरजेएमसीएमसी का उपयोग करके पता लगाता हूं । प्रत्येक मॉडल के लिए पैरामीटर वेक्टर पर पूर्व काफी जानकारीपूर्ण है। किन मामलों में (यदि कोई हो) मुझे जेफरीस-लिंडले विरोधाभास के बारे में चिंतित …
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अज्ञात माध्य और विचरण के साथ सामान्य वितरण के लिए Jeffreys पूर्व
मैं पूर्व वितरणों पर पढ़ रहा हूं और मैंने जेफरीज़ की गणना अज्ञात माध्य और अज्ञात विचरण के साथ सामान्य रूप से वितरित यादृच्छिक चर के नमूने के लिए की है। मेरी गणना के अनुसार, निम्नलिखित के लिए जेफ्रेय्स पहले रखती है: यहाँ,मैंफिशर की सूचना मैट्रिक्स हूँ।पी ( μ , …
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MCMC नमूने के लिए Jeffreys या एन्ट्रापी आधारित पुजारियों का उपयोग करने के खिलाफ सिफारिशें क्यों हैं?
पर उनके विकि पृष्ठ , स्टेन राज्य के डेवलपर्स: कुछ सिद्धांत हमें पसंद नहीं हैं: आक्रमणकारी, जेफ्रीज़, एन्ट्रॉपी इसके बजाय, मुझे बहुत अधिक सामान्य वितरण अनुशंसा दिखाई देती है। अब तक मैंने बायेसियन विधियों का उपयोग किया था, जो नमूने पर भरोसा नहीं करते थे, और यह समझने में प्रसन्नता …
12 bayesian  mcmc  prior  pymc  stan 
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LKJcorr सहसंबंध मैट्रिक्स के लिए एक अच्छा पूर्व क्यों है?
मैं (अध्याय 13 "सहप्रसरण में एडवेंचर्स" पढ़ने शानदार ) पुस्तक सांख्यिकीय पुनर्विचार रिचर्ड McElreath द्वारा जहां वह निम्नलिखित श्रेणीबद्ध मॉडल प्रस्तुत करता है: ( Rसहसंबंध मैट्रिक्स है) लेखक बताते हैं कि LKJcorrपूर्व में कमजोर सूचनात्मक है जो सहसंबंध मैट्रिक्स के लिए नियमितीकरण के रूप में काम करता है। लेकिन ऐसा …
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