Recuerdo una prueba de que la teoría de probabilidad bayesiana es el único método válido para representar creencias, fue algo así como representamos la creencia por alguna función no negativa sobre algún dominio de resultados las creencias son subaditivas ... Por lo tanto, la teoría de...
El libro de Kevin Murphy discute un problema bayesiano jerárquico clásico (originalmente discutido en Johnson and Albert, 1999, p24): Supongamos que estamos tratando de estimar la tasa de cáncer en ciudades. En cada ciudad, tomamos muestras de una cantidad de individuos y medimos la cantidad de...
Quiero combinar datos de diferentes fuentes. Digamos que quiero estimar una propiedad química (por ejemplo, un coeficiente de partición ): Tengo algunos datos empíricos, que varían debido al error de medición en torno a la media. Y, en segundo lugar, tengo un modelo que predice una estimación a...
Estoy tratando de entender la diferencia entre prueba de la hipótesis nula (es decir, prueba de que la probabilidad de un "objetivo" es la misma en 2 poblaciones diferentes, similar a la prueba de prop. en R) Una prueba A / B utilizando una fórmula bayesiana como la que se describe aquí:...
Tengo un modelo para lograr estimaciones bayesianas del tamaño de la población y la probabilidad de detección en una distribución binomial basada únicamente en el número observado de objetos observados : para . Por simplicidad, asumimos que N está fijado en el mismo valor desconocido para...
Como parte de la reproducción de un modelo que describí parcialmente en esta pregunta sobre Stack Overflow, quiero obtener un diagrama de una distribución posterior. El modelo (espacial) describe el precio de venta de algunas propiedades como una distribución de Bernoulli dependiendo de si la...
La función de probabilidad de una distribución lognormal es: F( x ; μ , σ) ∝∏norteyo11σXyoExp( -( lnXyo- μ)22σ2)F(X;μ,σ)∝∏yo1norte1σXyoExp(-(EnXyo-μ)22σ2)f(x; \mu, \sigma) \propto \prod_{i_1}^n \frac{1}{\sigma x_i} \exp \left ( - \frac{(\ln{x_i} - \mu)^2}{2 \sigma^2} \right ) y el Prior de...
Se prefieren los antecedentes no informativos en los casos en que el sesgo no es aceptable (es decir, salas de audiencias, etc.) Sin embargo, me parece que tendría sentido utilizar un enfoque frecuentista en su lugar. ¿Por qué el enfoque bayesiano incluso tiene un previo no
Soy relativamente nuevo en las estadísticas bayesianas, así que por favor sea gentil. Acabo de realizar Computación Bayesiana Aproximada (ABC) para la inferencia de un modelo multiparamétrico. Ahora estoy buscando realizar una verificación predictiva posterior de los parámetros que se han...
Por lo general, se dice que los antecedentes de las estadísticas bayesianas pueden considerarse factores de regularización, ya que penalizan las soluciones donde los lugares anteriores tienen una baja densidad de probabilidad. Entonces, dado este modelo simple cuyos parámetros MLE son: a r gm...
Tengo una pregunta sobre la mezcla de anteriores conjugados. Aprendí y digo la mezcla de anteriores conjugados un par de veces cuando estoy aprendiendo bayesiano. Me pregunto por qué este teorema es tan importante, cómo lo aplicaremos cuando hagamos un análisis bayesiano. Para ser más específicos,...
Estoy tratando de entender EM e intentando inferir los parámetros de este modelo usando esta técnica, pero tengo problemas para entender cómo comenzar: Entonces, tengo un modelo de regresión lineal ponderado de la siguiente manera donde tengo observaciones y las observaciones correspondientes . El...
Deje que sea la distribución objetivo en que es absolutamente continua wrt a la medida dimensional de Lebesgue, es decir:ππ\pi(Rre, B(Rre) )(Rd,B(Rd))(\mathbb{R}^d,\mathcal{B}(\mathbb{R^d}))redd ππ\pi admite una densidad wrt a con π(X1, . . . ,Xre)π(x1,...,xd)\pi(x_1,...,x_d)λreλre\lambda^dλre(...
Tengo datos que describen con qué frecuencia tiene lugar un evento durante una hora ("número por hora", nph) y cuánto duran los eventos ("duración en segundos por hora", dph). Estos son los datos originales: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732,...
He leído las respuestas existentes en CrossValidated (más en otro lugar en línea) y no puedo encontrar lo que estoy buscando, pero sírvase señalarme las fuentes existentes si las he perdido. Digamos que tengo un conjunto de datos de N = 1000 registros, cada uno de los cuales puede muestrearse...
Me preguntaba si hay un subconjunto de temas de estadísticas frecuentistas que uno debería saber antes de comenzar a aprender estadísticas bayesianas. Una vez que leí eso, parece que las dos tendencias son antagónicas entre sí; por ejemplo, el análisis frecuentista se basa en gran medida en...
Si mi anterior se modela como una distribución de probabilidad continua, por ejemplo, una distribución beta sesgada para reflejar mi sesgo hacia ciertos modelos, ¿cómo puedo calcular la probabilidad posterior? El desafío para mí es calcular la probabilidad de un modelo dado, ya que la distribución...
Comunidad SE, espero obtener algunas ideas sobre el siguiente problema. Dado un modelo de regresión lineal simple Bajo una función de probabilidad gaussiana con términos de error homoscedastic, la distribución condicional de la variable dependiente toma la forma Asigno un conjugado condicional (no...
Imagine que muestreamos una matriz de covarianza de una distribución Wishart por MCMC. En cada iteración, obtenemos una nueva matriz de muestra SiSiS_i de la distribución Wishart. Pregunta : Dada la traza que contiene todas las muestrasS1,...SnS1,...SnS_1,...S_n, ¿puedo trazar la autocorrelación...
¿ Todos los anteriores conjugados tienen que venir de la familia exponencial? Si no, ¿qué otras familias se sabe que tienen / producen antecedentes