Encontré esta imagen en una publicación de blog aquí . Me decepcionó que leer la declaración no provocara la misma expresión facial para mí que para este tipo. Entonces, ¿qué significa la afirmación de que la hipótesis nula es la frecuencia con la que los expresionistas expresan un previo poco...
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...
Lo siguiente es un extracto de la Introducción a las estadísticas bayesianas de Bolstad . Para todos los expertos, esto puede ser trivial, pero no entiendo cómo el autor concluye que no tenemos que hacer ninguna integración para calcular la probabilidad posterior de algún valor de . Entiendo la...
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...
Supongamos que tengo 'expertos', de la que me gustaría obtener una distribución a priori sobre alguna variable . Me gustaría motivarlos con dinero real . La idea es obtener los antecedentes, observar realizaciones de la variable aleatoria , luego repartir algún 'monedero' predeterminado entre los...
Cuando se realiza una regresión lineal bayesiana, hay que asignar un previa para la pendiente y la intersección . Como es un parámetro de ubicación, tiene sentido asignar un uniforme previo; sin embargo, me parece que es similar a un parámetro de escala y no parece natural asignarle un uniforme...
Tengo una pregunta sobre la comparación de modelos con factores de Bayes. En muchos casos, los estadísticos están interesados en utilizar un enfoque bayesiano con antecedentes inadecuados (por ejemplo, algunos antecedentes de Jeffreys y de referencia). Mi pregunta es, en aquellos casos en que la...
Me pregunto cuál es la diferencia entre estos dos tipos de antecedentes: No
Tenemos N muestras, XiXiX_i , de una distribución uniforme [0,θ][0,θ][0,\theta] donde θθ\theta es desconocido. Estima θθ\theta partir de los datos. Entonces, la regla de Bayes ... f(θ|Xi)=f(Xi|θ)f(θ)f(Xi)f(θ|Xi)=f(Xi|θ)f(θ)f(Xi)f(\theta | {X_i}) = \frac{f({X_i}|\theta)f(\theta)}{f({X_i})} y...
Si uso un Jeffreys antes para un parámetro de probabilidad binomial entonces esto implica usar una distribución .theta ~ b e t un ( 1 / 2 , 1 / 2 )θθ\thetaθ∼beta(1/2,1/2)θ∼beta(1/2,1/2)\theta \sim beta(1/2,1/2) Si me transformo en un nuevo marco de referencia entonces claramente tampoco se...
¿Existe una definición precisa de previo débilmente informativo? ¿Cómo es diferente de un previo subjetivo con amplio
Es bien sabido que a medida que tiene más evidencia (por ejemplo, en forma de ejemplos más grandes de para iid), el prior bayesiano se "olvida", y la evidencia afecta la mayor parte de la inferencia (o la probabilidad).nnnnnn Es fácil verlo para varios casos específicos (como Bernoulli con Beta...
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...
Ejemplos: Tengo una oración en la descripción del trabajo: "Ingeniero senior de Java en el Reino Unido". Quiero usar un modelo de aprendizaje profundo para predecirlo en 2 categorías: English y IT jobs. Si uso el modelo de clasificación tradicional, solo puede predecir 1 etiqueta con...
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...
Sé que el anterior de Zellner está utilizando datos para establecer información previa, pero en realidad todo el modelo depende de los datos. ¿Hay alguna otra
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...
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...
¿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...
Esto podría ser un poco de una cuestión filosófica, pero aquí vamos: En teoría de la decisión, el riesgo de un estimador de Bayes θ ( x ) para θ ∈ Θ se define con respecto a una distribución a priori π en Θ .θ^(x)θ^(x)\hat\theta(x)θ∈Θθ∈Θ\theta\in\Thetaππ\piΘΘ\Theta Ahora, por un lado, para que el...