Preguntas etiquetadas con bayesian

En respuesta a un creciente cuerpo de estadísticos e investigadores que critican la utilidad de las pruebas de hipótesis nulas (NHT) para la ciencia como un esfuerzo acumulativo, la Fuerza de Tarea de la Asociación Americana de Psicología sobre Inferencia Estadística evitó una prohibición total de...

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 11 meses . Estoy siguiendo un curso sobre estadísticas...

Mi pregunta se refiere a los antecedentes sobre los tamaños del efecto, en mi proyecto la medida es la de Cohen . Al leer la literatura, parece que a menudo se utilizan vagos antecedentes, como en el conocido ejemplo de ocho escuelas de un metanálisis bayesiano jerárquico. En el ejemplo de las ocho...

He visto referencias al aprendizaje de la teoría de probabilidad bayesiana en R, y me preguntaba si hay más como esta, ¿quizás específicamente en Python? ¿Orientado hacia el aprendizaje de la teoría de probabilidad bayesiana, inferencia, estimación de máxima verosimilitud, modelos gráficos y el...

Hay varios documentos matemáticos que describen el lazo bayesiano, pero quiero probar el código JAGS correcto que puedo usar. ¿Alguien podría publicar código BUGS / JAGS de muestra que implemente la regresión logística regularizada? Cualquier esquema (L1, L2, Elasticnet) sería genial, pero se...

Actualmente estoy leyendo el excelente libro de Kruschke "Doing Bayesian Data Analysis". Sin embargo, el capítulo sobre regresión logística jerárquica (Capítulo 20) es algo confuso. La figura 20.2 describe una regresión logística jerárquica donde el parámetro de Bernoulli se define como la función...

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"),...

¿Qué es el aprendizaje profundo bayesiano y cómo se relaciona con las estadísticas bayesianas tradicionales y el aprendizaje profundo tradicional? ¿Cuáles son los principales conceptos y matemáticas involucrados? ¿Podría decir que son solo estadísticas bayesianas no paramétricas? ¿Cuáles son sus...

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...

¿Cómo se debe convertir un resultado frecuentista en un previo bayesiano? Considere el siguiente escenario bastante genérico: se realizó un experimento en el pasado y se midió un resultado en algún parámetro . El análisis se realizó con una metodología frecuentista. Un intervalo de confianza para...

Estoy reproduciendo desde cero los resultados en la Sección 4.2.1 de Probabilidad marginal de la salida de Gibbs Siddhartha Chib Revista de la Asociación Americana de Estadística, vol. 90, núm. 432. (diciembre de 1995), págs. 1313-1321. Es una mezcla de modelos normales con el número conocido...

Al obtener muestras de MCMC para hacer inferencia sobre un parámetro en particular, ¿cuáles son buenas guías para la cantidad mínima de muestras efectivas a las que se debe apuntar? Y, ¿cambia este consejo a medida que el modelo se vuelve más o menos

Soy bastante nuevo en el campo de los procesos gaussianos y cómo se están aplicando en el aprendizaje automático. Sigo leyendo y escuchando sobre las funciones de covarianza que son la atracción principal de estos métodos. Entonces, ¿alguien podría explicar de manera intuitiva lo que está...

No entiendo cómo se derivó esta ecuación. P(I|M1∩M2)≤P(I)P(I′)⋅P(M1|I)P(M2|I)P(M1|I′)P(M2|I′)P(I|M1∩M2)≤P(I)P(I′)⋅P(M1|I)P(M2|I)P(M1|I′)P(M2|I′)P(I|M_{1}\cap M_{2}) \leq \frac{P(I)}{P(I')}\cdot \frac{P(M_{1}|I)P(M_{2}|I)}{P(M_{1}|I')P(M_{2}|I')} Esta ecuación fue del documento "Trial by...

¿Existe un conjugado previo para la distribución de Laplace ? Si no, ¿existe una expresión de forma cerrada conocida que se aproxime a la posterior para los parámetros de la distribución de Laplace? He buscado mucho en Google sin éxito, así que mi suposición actual es "no" en las preguntas...

He preguntado sobre esto antes y realmente he estado luchando para identificar qué hace que un parámetro modelo y qué lo hace una variable latente. Mirando varios hilos sobre este tema en este sitio, la distinción principal parece ser: Las variables latentes no se observan, pero tienen una...

El clasificador Naive Bayes es el clasificador que asigna elementos a una clase función de la maximización de la posterior para la pertenencia a clases, y supone que las características de los elementos son independientes.C P ( C | x )xxxCCCP(C|x)P(C|x)P(C|x) La pérdida 0-1 es la pérdida que...

Soy nuevo en la investigación de estadísticas bayesianas. Escuché de los investigadores que los investigadores bayesianos implementan mejor MCMC por sí mismos en lugar de usar herramientas como JAGS / Stan. ¿Puedo preguntar cuál es el beneficio de implementar el algoritmo MCMC por sí mismo (en un...

Aprendizaje de estadísticas bayesianas por primera vez; Como un ángulo para comprender MCMC, me preguntaba: ¿está haciendo algo que fundamentalmente no se puede hacer de otra manera, o simplemente está haciendo algo mucho más eficiente que las alternativas? A modo de ilustración, supongamos que...

Estoy tratando de calcular el intervalo creíble del 95% de la siguiente distribución posterior. No pude encontrar la función en R para ello, pero ¿es correcto el siguiente enfoque? x <- seq(0.4,12,0.4) px <- c(0,0, 0, 0, 0, 0, 0.0002, 0.0037, 0.018, 0.06, 0.22 ,0.43, 0.64,0.7579, 0.7870,...