prior पर टैग किए गए जवाब

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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क्या एक उचित पूर्व और प्रतिपादक संभावना एक अनुचित पद को जन्म दे सकती है?
(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, …
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क्या सांख्यिकीविद् वास्तविक लागू कार्यों में जेफ्रीज़ के पूर्व का उपयोग करते हैं?
जब मैंने अपने स्नातक सांख्यिकीय अनुमान कक्षा में जेफ्रीज़ के बारे में सीखा तो मेरे प्रोफेसरों ने इसे ध्वनि की तरह बना दिया, क्योंकि यह ज्यादातर ऐतिहासिक कारणों के बजाय दिलचस्प था क्योंकि कोई भी कभी भी इसका उपयोग करेगा। फिर जब मैंने बायेसियन डेटा विश्लेषण लिया, तो हमें कभी …
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नेग बिनोमियल और जेफ़रीज़ प्रायर
मैं एक नकारात्मक द्विपद वितरण के लिए जेफ्रीज़ को प्राप्त करने से पहले कोशिश कर रहा हूं। मैं यह नहीं देख सकता कि मैं कहाँ गलत हूँ, इसलिए अगर कोई इस बात की मदद कर सकता है कि उसकी सराहना की जाएगी। ठीक है, इसलिए स्थिति यह है: मैं एक …
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"इकाई सूचना पूर्व" क्या है?
मैं Wagenmakers (2007) पढ़ रहा हूँ p मानों की व्यापक समस्या का एक व्यावहारिक समाधान । मैं बीआईसी के मूल्यों को बेयस कारकों और संभावनाओं में परिवर्तित कर रहा हूं। हालाँकि, अब तक मुझे इस बात की अच्छी जानकारी नहीं है कि यूनिट की पूर्व सूचना क्या है। मैं चित्रों …
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अनुचित पुजारियों के साथ कारक
मैं बेयस कारकों का उपयोग कर मॉडल तुलना के बारे में एक सवाल है। कई मामलों में, सांख्यिकीविद् अनुचित पादरी (उदाहरण के लिए कुछ जेफरीस पादरियों और संदर्भ पुजारियों) के साथ बायेसियन दृष्टिकोण का उपयोग करने में रुचि रखते हैं। मेरा सवाल यह है कि उन मामलों में जहां मॉडल …
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पैसे के साथ…
मान लीजिए मैं 'विशेषज्ञों', जिसे मैं कुछ चर पर एक पूर्व वितरण प्रकाश में लाना चाहते हैं । मैं उन्हें असली पैसे से प्रेरित करना चाहूंगा । विचार, महंतों को प्रकाश में लाना निरीक्षण करने के लिए है यादृच्छिक चर का प्रतीति , तो कितनी अच्छी तरह अपने महंतों सबूत …
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क्या एक बेयस अनुमानक की आवश्यकता है कि सच्चा पैरामीटर पूर्व का एक संभावित संस्करण है?
यह थोड़ा दार्शनिक सवाल हो सकता है, लेकिन यहाँ हम जाते हैं: निर्णय सिद्धांत में, बेयस अनुमानक का जोखिम θ^(x)θ^(x)\hat\theta(x) के लिये θ∈Θθ∈Θ\theta\in\Theta एक पूर्व वितरण के संबंध में परिभाषित किया गया है ππ\pi पर ΘΘ\Theta। अब, एक ओर, सच्चे के लिए θθ\theta डेटा उत्पन्न करने के लिए (यानी "मौजूद"), …
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कौन सा गहन शिक्षण मॉडल उन श्रेणियों को वर्गीकृत कर सकता है जो पारस्परिक रूप से अनन्य नहीं हैं
उदाहरण: मेरे पास नौकरी के विवरण में एक वाक्य है: "यूके में जावा वरिष्ठ इंजीनियर"। मैं इसे 2 श्रेणियों के रूप में भविष्यवाणी करने के लिए एक गहरे शिक्षण मॉडल का उपयोग करना चाहता हूं: English और IT jobs। यदि मैं पारंपरिक वर्गीकरण मॉडल का उपयोग करता हूं, तो यह …
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एक पूर्व संभाव्यता वितरण को औपचारिक कैसे करता है? क्या अंगूठे या युक्तियों के नियमों का उपयोग करना चाहिए?
जबकि मुझे लगता है कि मुझे बायेसियन सांख्यिकीय विश्लेषण और निर्णय लेने में पूर्व सूचना की अवधारणा की अच्छी समझ है, मुझे अक्सर इसके आवेदन के चारों ओर अपना सिर लपेटने में परेशानी होती है। मेरे सामने कुछ ऐसी स्थितियाँ हैं जो मेरे संघर्षों का अनुकरण करती हैं, और मुझे …
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माप त्रुटि के आधार पर पुजारियों का चयन करना
यदि आपके पास किसी उपकरण की माप त्रुटि है, तो आप उपयुक्त गणना कैसे करेंगे? यह पैराग्राफ Cressie की पुस्तक "Spatio-Temporal Data के लिए सांख्यिकी" है: यह अक्सर ऐसा होता है कि माप-त्रुटि भिन्नता के संबंध में कुछ पूर्व जानकारी उपलब्ध होती है, जिससे एक सूचनात्मक पैरामीटर मॉडल को निर्दिष्ट …
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बायेसियन सेटिंग में पूर्व की "भूलने की बीमारी"?
यह अच्छी तरह से ज्ञात है कि जैसा कि आपके पास अधिक साक्ष्य हैं ( आईआईडी उदाहरणों के लिए बड़े के रूप में कहते हैं), बायेसियन पूर्व "भूल" हो जाता है, और अधिकांश अनुमान सबूत (या संभावना) से प्रभावित होते हैं।nnnnnn विभिन्न विशिष्ट मामलों के लिए इसे देखना आसान है …
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डेटा को पादरियों को निर्देशित करने की अनुमति दें और फिर इन पादरियों का उपयोग करके मॉडल चलाएं? (उदाहरण के लिए, एक ही डेटा सेट से डेटा-संचालित पादरी)
यह मेरी समझ है कि हमें उसी डेटा सेट की अनुमति नहीं दी जानी चाहिए जिसे हम ड्राइव करने / परिभाषित करने के लिए विश्लेषण कर रहे हैं कि बायेसियन विश्लेषण में पूर्व वितरण क्या दिखते हैं। विशेष रूप से, यह उसी डेटा सेट से सारांश आंकड़ों के आधार पर …
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