Me gustaría entender este tema, pero aprender de los libros blancos y los tutoriales es difícil porque hay muchas lagunas que generalmente se llenan en los libros de texto. Si es importante, tengo una base matemática relativamente sólida como lo hice con mi Ph.D. en matemática aplicada (CFD para...
Digamos que estoy realizando un análisis mirando una medida de salud particular. Estoy interesado en la diferencia en esa medida entre pacientes y controles y si la diferencia es o no diferente de 0. En el pasado se han realizado estudios que analizan mi misma pregunta de investigación y medida de...
La mayor parte de esto es de fondo, salte al final si ya sabe lo suficiente sobre las mezclas de proceso de Dirichlet . Supongamos que estoy modelando algunos datos como provenientes de una mezcla de procesos de Dirichlet, es decir, deje que y condicional en supongaF Y i i i d ∼ ∫ f ( y | θ ) F ( d...
Estoy estudiando diferentes métodos de estimación puntual y leí que cuando usamos estimaciones MAP vs ML, cuando usamos un "uniforme previo", las estimaciones son idénticas. ¿Alguien puede explicar qué es un "uniforme" anterior y dar algunos ejemplos (simples) de cuándo los estimadores MAP y ML...
Suponga el siguiente modelo de regresión bivariado: yyo= βXyo+tuyo,yyo=βXyo+tuyo, y_i = \beta x_i + u_i, dónde tuyotuyou_i es iid norte( 0 ,σ2= 9 )norte(0 0,σ2=9 9)N(0, \sigma^2 = 9) para i = 1 , ... , nyo=1,...,nortei = 1,\ldots, n. Suponga un previo informativo , entonces se puede demostrar que...
Estoy trabajando a través de Think Bayes (gratis aquí: http://www.greenteapress.com/thinkbayes/ ) y estoy en el ejercicio 3.1. Aquí hay un resumen del problema: "Un ferrocarril numera sus locomotoras en el orden 1..N. Un día ves una locomotora con el número 60. Estima cuántas locomotoras tiene el...
Desde un punto de vista matemático, el teorema de Bayes tiene mucho sentido para mí (es decir, derivar y probar), pero lo que no sé es si existe o no un argumento geométrico o gráfico agradable que pueda demostrarse para explicar el teorema de Bayes. Intenté buscar en Google una respuesta a esto y,...
Estoy tomando un curso de Introducción a Bayes y tengo dificultades para comprender las distribuciones predictivas. Entiendo por qué son útiles y estoy familiarizado con la definición, pero hay algunas cosas que no entiendo del todo. 1) Cómo obtener la distribución predictiva correcta para un...
Estoy trabajando a través de los ejemplos en el análisis de datos bayesianos de Kruschke , específicamente el ANOVA exponencial de Poisson en el cap. 22, que presenta como una alternativa a las pruebas de independencia chi-cuadrado de independencia para tablas de contingencia. Puedo ver cómo...
Estoy leyendo la "Causalidad" de Judea Pearl (segunda edición 2009) y en la sección 1.1.5 Independencia condicional y Grafoides, dice: La siguiente es una lista (parcial) de propiedades satisfechas por la relación de independencia condicional (X_ || _Y | Z). Simetría: (X_ || _ Y | Z)...
¿Cómo se calcula el previo apropiado si tiene el error de medición de un instrumento? Este párrafo es del libro de Cressie "Estadísticas para datos espacio-temporales": A menudo se da información previa sobre la varianza de error de medición, lo que permite especificar un modelo de parámetro...
Estaba tratando de volver a aprender las estadísticas bayesianas (cada vez que pensaba que finalmente lo entendía, aparece algo más que no consideré antes ...) pero no estaba claro (para mí) cuál era el proceso de generación de datos en el marco bayesiano en realidad es. El marco frecuentista es...
Al estimar los parámetros con MAP, ¿por qué se escribe que estamos estimando el "modo"? Pensé que sería la media de la distribución
En filogenética, los árboles filogenéticos a menudo se construyen usando MLE o análisis bayesiano. A menudo, se utiliza un previo plano en la estimación bayesiana. Según tengo entendido, una estimación bayesiana es una estimación de probabilidad que incorpora un previo. Mi pregunta es, si usa un...
Actualmente estoy aprendiendo modelos bayesianos jerárquicos usando JAGS de R, y también pymc usando Python ( "Métodos Bayesianos para Hackers" ). Puedo entender algo de esta publicación : "terminarás con una pila de números que parece" como si "hubieras logrado tomar muestras independientes de la...
Problema Me gustaría hacer alguna inferencia en un sistema análogo a morir con un número desconocido de lados. El dado se tira varias veces, después de lo cual me gustaría inferir una distribución de probabilidad sobre un parámetro correspondiente al número de lados que tiene el dado,...
Parte de una serie de intentos de entender Bayesiano vs Frecuente: 1 2 3 4 5 6 7 Creo que obtengo la diferencia de cómo los bayesianos y los frecuentistas abordan la elección entre hipótesis , pero no estoy muy seguro de si eso o cómo se supone que me explique cómo ven la probabilidad. Por lo que...
Suponga que tiene una distribución binomial donde el previo del parámetro es uniforme. ¿Cómo puedo obtener la distribución posterior del
Si bien me gusta pensar que tengo una buena comprensión del concepto de información previa en el análisis estadístico bayesiano y la toma de decisiones, a menudo tengo problemas para comprender mi aplicación. Tengo en mente un par de situaciones que ejemplifican mis luchas, y siento que no se...
Me sorprende que no pueda encontrar ningún artículo / conferencia sobre cómo uno puede incorporar Distribuciones de probabilidad de clase previa en clasificadores como Regresión logística o Bosque aleatorio. Entonces mi pregunta es: ¿Cómo se puede incorporar la distribución de probabilidad de...