Entonces, esta puede ser una pregunta común, pero nunca he encontrado una respuesta satisfactoria. ¿Cómo se determina la probabilidad de que la hipótesis nula sea verdadera (o falsa)? Digamos que les das a los estudiantes dos versiones diferentes de una prueba y quieres ver si las versiones son...
A mi entender (muy básico), Naive Bayes estima las probabilidades en función de las frecuencias de clase de cada característica en los datos de entrenamiento. Pero, ¿cómo calcula la frecuencia de las variables continuas? Y al hacer predicciones, ¿cómo clasifica una nueva observación que puede no...
Pregunta: ¿Cuáles son las ventajas / desventajas de usar uno antes que otro para la selección de variables? Supongamos que tengo la probabilidad: donde puedo poner cualquiera de las anteriores: w i ∼ π δ 0 + ( 1 - π ) N ( 0 , 100 )y∼N(Xw,σ2I)y∼N(Xw,σ2I)y\sim\mathcal{N}(Xw,\sigma^2I) o: w i ∼...
Estaba leyendo sobre el cálculo de la estimación imparcial de la desviación estándar y la fuente que leí decía (...) excepto en algunas situaciones importantes, la tarea tiene poca relevancia para las aplicaciones de estadísticas, ya que su necesidad se evita mediante procedimientos estándar,...
Me preguntaba qué paquete estadístico de software recomiendan ustedes para realizar la Inferencia Bayesiana. Por ejemplo, sé que puede ejecutar openBUGS o winBUGS como independientes o también puede llamarlos desde R. Pero R también tiene varios de sus propios paquetes (MCMCPack, BACCO) que pueden...
P: ¿Cuál es la forma estándar de agrupar datos utilizando un proceso Dirichlet? Cuando se usa Gibbs, los grupos de muestreo aparecen y desaparecen durante el muestreo. Además, tenemos un problema de identificabilidad ya que la distribución posterior es invariable para los reencadenamientos de...
¿Podría proporcionar una explicación paso a paso para tontos de cómo funciona el Hamiltoniano Monte Carlo? PD: Ya he leído las respuestas aquí, Hamiltoniano Monte Carlo , y aquí, Hamiltoniano Monte Carlo vs. Sequential Monte Carlo , y aquí, Hamiltoniano Monte Carlo: ¿cómo dar sentido a la...
Esta pregunta se deriva de la pregunta: ¿ cuándo (si alguna vez) es un enfoque frecuentista sustancialmente mejor que un bayesiano? Como publiqué en mi solución a esa pregunta, en mi opinión, si usted es un frecuentista, no tiene que creer / adherirse al principio de probabilidad, ya que a menudo...
Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 2 años . Tengo un conjunto de datos bastante simple que...
Estoy buscando un libro de texto teóricamente riguroso sobre econometría bayesiana, suponiendo una comprensión sólida de la econometría frecuentista. Me gustaría sugerir un trabajo por respuesta, para que las recomendaciones se puedan votar hacia arriba o hacia abajo
Pensé que podría jugar con alguna selección variable bayesiana, siguiendo una buena publicación de blog y los documentos vinculados en ella. Escribí un programa en rjags (donde soy un novato) y obtuve datos de precios para Exxon Mobil, junto con algunas cosas que es poco probable que expliquen sus...
Imagine la siguiente configuración: tiene 2 monedas, la moneda A que se garantiza que es justa y la moneda B que puede ser justa o no. Se le pide que haga 100 lanzamientos de monedas, y su objetivo es maximizar el número de caras . Su información previa sobre la moneda B es que fue lanzada 3 veces...
¿Hay disponible una interpretación bayesiana de REML? Para mi intuición, REML tiene una gran similitud con los llamados procedimientos empíricos de estimación de Bayes , y me pregunto si se ha demostrado algún tipo de equivalencia asintótica (por ejemplo, bajo una clase adecuada de antecedentes)....
Estaba pasando por algunas conferencias relacionadas con MCMC. Sin embargo, no encuentro un buen ejemplo de cómo se usa. ¿Alguien puede darme un ejemplo concreto? Todo lo que puedo ver es que corren una cadena de Markov y dicen que su distribución estacionaria es la distribución deseada. Quiero un...
Desde la página de Wikipedia sobre intervalos de confianza : ... si se construyen intervalos de confianza en muchos análisis de datos separados de experimentos repetidos (y posiblemente diferentes), la proporción de tales intervalos que contienen el valor verdadero del parámetro coincidirá con...
A menudo se da el caso de que un intervalo de confianza con una cobertura del 95% es muy similar a un intervalo creíble que contiene el 95% de la densidad posterior. Esto sucede cuando el prior es uniforme o casi uniforme en el último caso. Por lo tanto, un intervalo de confianza a menudo se puede...
MLE = Estimación de máxima verosimilitud MAP = Máximo a posteriori MLE es intuitivo / ingenuo en el sentido de que comienza solo con la probabilidad de observación dado el parámetro (es decir, la función de probabilidad) y trata de encontrar el parámetro que mejor concuerde con la observación ....
En ciertos casos, el Jeffreys anterior para un modelo multidimensional completo generalmente se considera inadecuado, este es, por ejemplo, el caso en: (donde ε ∼ N ( 0 , σ 2 ) , con μ y σ desconocido) donde se prefiere el siguiente prior (al Jeffreys anterior completo π ( μ , σ ) ∝ σ - 2 ): p (...
Estoy tratando de ejecutar un logit bayesiano en los datos aquí . Estoy usando bayesglm()el armpaquete en R. La codificación es bastante sencilla: df = read.csv("http://dl.dropbox.com/u/1791181/bayesglm.csv", header=T) library(arm) model = bayesglm(PASS ~ SEX + HIGH, family=binomial(link="logit"),...
Supongamos que tenemos un conjunto de puntos . Cada punto se genera utilizando la distribución Para obtener posterior para escribimos De acuerdo con el documento de Minka en Expectativa Propagación tenemos cálculos para obtener posterior y, así, se convierte en un problema insoluble para grandes...