stan पर टैग किए गए जवाब

मैं अपनी समस्या को एक उदाहरण से समझाता हूँ। मान लीजिए कि आप किसी व्यक्ति की आय का अनुमान लगाना चाहते हैं, जो कुछ विशेषताएं बताती है: {आयु, लिंग, देश, क्षेत्र, शहर}। आपके पास एक प्रशिक्षण डाटासेट है train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

स्टेन और फ्रंटएंड पैकेज के साथ rstanarmया brmsमैं बायेसियन तरीके से डेटा का आसानी से विश्लेषण कर सकता हूं जैसा कि मैंने पहले मिश्रित मॉडल के साथ किया था lme। जबकि मेरे पास मेरी डेस्क पर क्रूसके-गेलमैन-वेगेनमेकर्स-इत्यादि द्वारा अधिकांश पुस्तक और लेख हैं, ये मुझे मेडिकल दर्शकों के लिए परिणामों …

21 statistical-significance  bayesian  stan  credible-interval  medicine 

मैं स्टेन प्रलेखन से गुजर रहा था जिसे यहाँ से डाउनलोड किया जा सकता है । मुझे गेलमैन-रुबिन डायग्नोस्टिक के उनके कार्यान्वयन में विशेष रूप से दिलचस्पी थी। मूल पेपर गेलमैन एंड रुबिन (1992) संभावित स्केल रिडक्शन फैक्टर (PSRF) को निम्नानुसार परिभाषित करता है: चलो हो वें मार्कोव श्रृंखला नमूना …

16 mcmc  convergence  gibbs  metropolis-hastings  stan 

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 …

15 mcmc  prior  jags  graphical-model  stan 

मैंने अभी स्टैन में मॉडल बनाना शुरू किया है ; उपकरण के साथ परिचित बनाने के लिए, मैं बेयसियन डेटा विश्लेषण (2 एड।) में कुछ अभ्यासों के माध्यम से काम कर रहा हूं। Waterbuck व्यायाम supposes कि डेटा के साथ, अज्ञात। चूंकि हैमिल्टनियन मोंटे कार्लो असतत मापदंडों की अनुमति नहीं …

13 bayesian  mcmc  discrete-data  stan 

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 

मैं एक मॉडल बनाने की कोशिश कर रहा हूं, जहां प्रतिक्रिया एक अनुपात है (यह वास्तव में एक पार्टी को निर्वाचन क्षेत्रों में मिले वोटों का हिस्सा है)। इसका वितरण सामान्य नहीं है, इसलिए मैंने इसे बीटा वितरण के साथ मॉडल करने का निर्णय लिया। मेरे पास कई भविष्यवक्ता भी …

10 bayesian  jags  bugs  beta-regression  stan 

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