Considere la bayesiana posterior . Asintóticamente, su máximo ocurre en la estimación MLE , que simplemente maximiza la probabilidad .θ ∣ Xθ∣X\theta\mid Xθ argmin θθ^θ^\hat \thetaargminθFθ( X)argminθfθ(X)\operatorname{argmin}_\theta\, f_\theta(X) Todos estos conceptos (antecedentes bayesianos,...
Estoy trabajando en un problema de inferencia de alta dimensión (alrededor de 2000 parámetros del modelo) para el cual somos capaces de realizar una estimación MAP de manera sólida al encontrar el máximo global del log-posterior utilizando una combinación de optimización basada en gradiente y un...
Bueno, soy ingeniero de día. Aunque la mayor parte de mi trabajo gira en torno al modelado, generalmente hacemos cosas bastante básicas. Un modelo "avanzado" sería una simulación de Monte Carlo validada mediante pruebas R2. Actualmente, en mi campo, hay mucha investigación utilizando análisis...
Estoy implementando un sistema de calificación para usar en mi sitio web, y creo que el promedio bayesiano es la mejor manera de hacerlo. Cada elemento será calificado en seis categorías diferentes por los usuarios. Sin embargo, no quiero que los artículos con una calificación alta lleguen a la...
Estoy interesado en ajustar un modelo similar al análisis factorial en los rendimientos de activos u otros modelos de variables latentes similares. ¿Cuáles son buenos documentos para leer sobre este tema? Estoy particularmente interesado en cómo manejar el hecho de que un modelo de análisis...
Estoy tratando de establecer una distribución previa para un metanálisis bayesiano. Tengo la siguiente información sobre una variable aleatoria: Dos observaciones: 3.0, 3.6 Un científico que estudia la variable me ha dicho que , y que valores tan altos como 6 tienen una probabilidad distinta de...
Supongamos que obtendré algunas muestras de una distribución binomial. Una forma de modelar mi conocimiento previo es con una distribución Beta con parámetros y . Según tengo entendido, esto es equivalente a haber visto "cabezas" veces en trial. Como tal, un buen atajo para hacer la inferencia...
Suponga que la cantidad que queremos inferir es una distribución de probabilidad. Todo lo que sabemos es que la distribución proviene de un conjunto determinado, por ejemplo, por algunos de sus momentos y tenemos una previa .mimiEQQQ El principio de entropía máxima (MEP) dice que que tiene la...
... (opcional) en el contexto de Google Web Optimizer. Suponga que tiene dos grupos y una variable de respuesta binaria. Ahora obtienes el siguiente resultado: Original : 401 ensayos, 125 ensayos exitosos Combinación16 : 441 ensayos, 141 ensayos exitosos La diferencia no es estadísticamente...
Estoy interesado en instalar un ANOVA bayesiano de dos factores en ERRORES o en utilizar algún paquete R. Lamentablemente, estoy teniendo dificultades para encontrar recursos sobre este tema. ¿Alguna sugerencia? Incluso un artículo que describa el enfoque sería
Instalé una regresión logística bayesiana en WinBugs y tiene un término de interacción. Algo como esto: Prob(yi=1)=logit−1(a+b1∗xi+b2∗wi+b3∗xi∗wi)Prob(yi=1)=logit−1(a+b1∗xi+b2∗wi+b3∗xi∗wi)\mathrm{Prob}(y_{i}=1) = \mathrm{logit}^{-1} (a + b_{1}*x_{i} + b_{2}*w_{i} + b_{3}*x_{i}*w_{i}) dónde xxx es...
En primer lugar, permítanme decir que tuve un curso de estadísticas en la escuela de ingeniería hace 38 años. Así que estoy volando a ciegas aquí. Tengo los resultados de lo que son esencialmente 18 pruebas de diagnóstico separadas para una enfermedad. Cada prueba es binaria: sí / no, sin umbral...
Necesito alguna sugerencia para el método de agrupamiento (clasificación no supervisada) para un proyecto de consultoría. Estoy buscando un método que tenga las siguientes propiedades: El tema de mi estudio tiene tres propiedades. Uno está representado por una matriz de distancia (no euclidiana)...
Publiqué esto a principios de semana y luego retracté la pregunta cuando encontré una buena fuente, no queriendo perder el tiempo de las personas. No he progresado mucho, me temo. Al tratar de ser un buen ciudadano aquí, dejaré el problema lo más claro posible. Sospecho que habrá pocos...
Primero eche un vistazo al siguiente pequeño problema: Hay dos bombillas indistinguibles A y B. A parpadea en rojo con el problema .8 y azul con el problema .2; B rojo con .2 y azul .8. Ahora con .5 prob se le presenta con A o B. Se supone que debe observar su color de destello para hacer una...
Esta puede ser una pregunta elemental, por eso no he podido encontrarla en Stackexchange o Mathoverflow, sin embargo, estoy teniendo problemas con la aritmética involucrada en la actualización de probabilidades usando el teorema de Bayes para un problema en el que estoy trabajando. Antecedentes:...
¿Cómo combina un clasificador de conjunto las predicciones de sus clasificadores constituyentes? Tengo dificultades para encontrar una descripción clara. En algunos ejemplos de código que he encontrado, el conjunto solo promedia las predicciones, pero no veo cómo esto podría hacer una "mejor"...
Deje , , ..., ser iid RV's con rango pero distribución desconocida. (Estoy de acuerdo con suponer que la distribución es continua, etc., si es necesario).X1X1X_1X2X2X_2XnXnX_n[0,1][0,1][0,1] Defina .Sn=X1+⋯+XnSn=X1+⋯+XnS_n = X_1 + \cdots + X_n Me dan y pregunto: ¿Qué puedo inferir, de manera...
El artículo de Wikipedia sobre la distribución Gamma enumera dos métodos de parametrización diferentes, uno de ellos utilizado con frecuencia en la econometría bayesiana con y , es parámetro de forma, es parámetro de
Me gustaría obtener las simulaciones posteriores de los componentes de varianza de un modelo lmer () con la función mcmcsamp (). Cómo hacer ? Por ejemplo, a continuación se muestra el resultado de un ajuste lmer (): > fit Linear mixed model fit by REML Formula: y ~ 1 + (1 | Part) + (1 |...