Los modelos bayesianos jerárquicos especifican prioridades en los parámetros e hiperprioridades en los parámetros de las distribuciones anteriores
Sé que esto es de un cómic famoso por aprovechar ciertas tendencias analíticas , pero en realidad parece bastante razonable después de unos minutos de mirar fijamente. ¿Alguien puede explicarme qué está haciendo este " teorema de Bayes modificado
¿Es "aprendizaje profundo" solo otro término para el modelado multinivel / jerárquico? Estoy mucho más familiarizado con este último que con el primero, pero por lo que puedo decir, la diferencia principal no está en su definición, sino en cómo se usan y evalúan dentro del dominio de su...
Explicaré mi problema con un ejemplo. Suponga que desea predecir el ingreso de un individuo dados algunos atributos: {Edad, Sexo, País, Región, Ciudad}. Tienes un conjunto de datos de entrenamiento como este train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2,...
En la literatura, a veces me atonto la observación, que elegir los antecedentes que dependen de los datos en sí (por ejemplo, Zellners g-prior) puede ser criticado desde un punto de vista teórico. ¿Dónde está exactamente el problema si lo anterior no se elige independientemente de los...
Contexto: En el ejemplo de 8 escuelas de Gelman (Bayesian Data Analysis, 3a edición, Ch 5.5) hay ocho experimentos paralelos en 8 escuelas que prueban el efecto del coaching. Cada experimento produce una estimación de la efectividad del entrenamiento y el error estándar asociado. Luego, los...
En su artículo ampliamente citado Distribuciones previas para parámetros de varianza en modelos jerárquicos (916 citas hasta ahora en Google Scholar) Gelman propone que las distribuciones anteriores no informativas para la varianza en un modelo bayesiano jerárquico son la distribución uniforme y la...
Esta pregunta es un seguimiento técnico de esta pregunta . Tengo problemas para entender y replicar el modelo presentado en Raftery (1988): Inferencia para el parámetro binomial : un enfoque jerárquico de BayesNNN en WinBUGS / OpenBUGS / JAGS. Sin embargo, no se trata solo de código, por lo que...
Antecedentes: actualmente estoy haciendo algún trabajo comparando varios modelos jerárquicos bayesianos. Los datos son medidas numéricas de bienestar para el participante i y el tiempo j . Tengo alrededor de 1000 participantes y de 5 a 10 observaciones por participante.yyo jyyojy_{ij}yoyoijjj Al...
Quería entender mejor la prueba exacta del pescador, así que ideé el siguiente ejemplo de juguete, donde f y m corresponde a machos y hembras, y n e y corresponden a "consumo de refrescos" de esta manera: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Obviamente, esta es una simplificación drástica, pero...
Al inferir la matriz de precisión ΛΛ\boldsymbol{\Lambda} de una distribución normal utilizada para generar NNN vectores dimensionales D x1,..,xNx1,..,xN\mathbf{x_1},..,\mathbf{x_N} xi∼N(μ,Λ−1)xi∼N(μ,Λ−1)\begin{align} \mathbf{x_i} &\sim \mathcal{N}(\boldsymbol{\mu, \Lambda^{-1}}) \\ \end{align}...
En el libro de Gelman & Hill (2007) (Análisis de datos utilizando regresión y modelos multinivel / jerárquicos), los autores afirman que incluir parámetros medios redundantes puede ayudar a acelerar MCMC. El ejemplo dado es un modelo no anidado de "simulador de vuelo" (Ec....
A menudo la gente les habla sobre el préstamo de información o el intercambio de información en modelos jerárquicos bayesianos. Parece que no puedo obtener una respuesta directa sobre lo que esto realmente significa y si es exclusivo de los modelos jerárquicos bayesianos. Tengo una idea: algunos...
En un modelo jerárquico de datos donde \ lambda \ sim \ textrm {Gamma} (\ alpha, \ beta) parece ser típico en la práctica elegir valores ( \ alpha, \ beta) de modo que la media y la varianza de la distribución gamma coincidan aproximadamente con la media y la varianza de los datos y (por...
Estoy leyendo el capítulo 13 "Aventuras en covarianza" en el libro ( excelente ) Replanteamiento estadístico de Richard McElreath, donde presenta el siguiente modelo jerárquico: ( Res una matriz de correlación) El autor explica que LKJcorres un previo poco informativo que funciona como un...
Estoy leyendo el documento de teoría de Doug Bates sobre el paquete lme4 de R para comprender mejor la esencia de los modelos mixtos, y encontré un resultado intrigante que me gustaría entender mejor, sobre el uso de la máxima verosimilitud restringida (REML) para estimar la varianza . En la...
Soy relativamente nuevo en las estadísticas bayesianas y he estado usando JAGS recientemente para construir modelos bayesianos jerárquicos en diferentes conjuntos de datos. Si bien estoy muy satisfecho con los resultados (en comparación con los modelos glm estándar), necesito explicar a los no...
Estoy tratando de ajustar un modelo de tiempo discreto en R, pero no estoy seguro de cómo hacerlo. He leído que puede organizar la variable dependiente en diferentes filas, una para cada observación de tiempo, y usar la glmfunción con un enlace logit o cloglog. En este sentido, tengo tres...
Trataré de describir el problema en cuestión de la manera más general posible. Estoy modelando observaciones como una distribución categórica con un vector de probabilidad de parámetro theta. Entonces, supongo que el vector de parámetros theta sigue una distribución previa de Dirichlet con los...
Acabo de (re) leer el Por qué de Gelman (generalmente) no tenemos que preocuparnos por las comparaciones múltiples . En particular, la sección "Resultados múltiples y otros desafíos" menciona el uso de un modelo jerárquico para situaciones en las que hay múltiples medidas relacionadas de la misma...
Estoy estimando varias matrices de covarianza inversa de un conjunto de mediciones a través de diferentes subpoblaciones usando un wishart anterior en jags / rjags / R. En lugar de especificar una matriz de escala y grados de libertad en la matriz de covarianza inversa anterior (la distribución...