Je suis tombé sur cette image dans un article de blog ici . J'ai été déçu que la lecture de la déclaration n'ait pas suscité la même expression faciale pour moi que pour ce type. Alors, que veut dire l'affirmation selon laquelle l'hypothèse nulle est de savoir comment les fréquentistes expriment un...
J'essaie d'obtenir le prior de Jeffreys pour une distribution binomiale négative. Je ne vois pas où je me trompe, donc si quelqu'un pouvait aider à le souligner, ce serait apprécié. D'accord, la situation est la suivante: je dois comparer les distributions antérieures obtenues à l'aide d'un binôme...
J'ai précédemment appris sur les distributions d'échantillonnage qui ont donné des résultats qui étaient pour l'estimateur, en termes de paramètre inconnu. Par exemple, pour les distributions d'échantillonnage de et dans le modèle de régression linéaire β
Selon le théorème de Bayes, . Mais selon mon texte économétrique, il est dit que . Pourquoi est-ce comme ça? Je ne comprends pas pourquoi est ignoré.P ( θ | y ) ∝ P ( y | θ ) P ( θ ) P ( y )P( y| θ)P( θ ) = P( θ | y) P( y)P(y|θ)P(θ)=P(θ|y)P(y)P(y|\theta)P(\theta) = P(\theta|y)P(y)P( θ | y) ∝ P( y|...
J'ai lu à propos de l'estimation du maximum de vraisemblance et de l'estimation maximum a posteriori et jusqu'à présent, je n'ai rencontré d'exemples concrets qu'avec l'estimation du maximum de vraisemblance. J'ai trouvé quelques exemples abstraits d'estimation maximale a posteriori, mais rien de...
Il semble que les conditions complètes soient souvent assez difficiles à dériver, mais des programmes comme JAGS et BUGS les dérivent automatiquement. Quelqu'un peut-il expliquer comment il génère algorithmiquement des conditions complètes pour toute spécification de modèle...
Je recherche des articles ou des livres avec des exemples pratiques et théoriques sur MCMC de base pour les statistiques bayésiennes (avec R). Je n'ai jamais étudié la simulation et c'est pourquoi je recherche des informations "basiques". Pouvez-vous me donner quelques recommandations ou...
Je me demande si l'intervalle de prédiction et l'intervalle crédible évaluent la même chose. Par exemple, avec une régression linéaire, lorsque vous estimez l'intervalle de prédiction d'une valeur ajustée, vous estimez les limites de l'intervalle dans lequel vous vous attendez à ce que votre valeur...
Dans un modèle hiérarchique de données où il semble typique en pratique de choisir des valeurs ( sorte que la moyenne et la variance de la distribution gamma correspondent à peu près à la moyenne et à la variance des données (par exemple, Clayton et Kaldor, 1987 "Empirical Bayes Estimates of...
En lisant l'article "Prévision à grande échelle" (outil de prévision FBProphet, voir https://peerj.com/preprints/3190.pdf ), je suis tombé sur le terme "clairsemé avant". Les auteurs expliquent qu'ils utilisaient un tel "a priori clairsemé" pour modéliser un vecteur d'écarts de taux...
(Cette question est inspirée de ce commentaire de Xi'an .) Il est bien connu que si la distribution précédente est correcte et que la probabilité est bien définie, alors la distribution postérieure est presque sûrement propre.π(θ)π(θ)\pi(\theta)L(θ|x)L(θ|x)L(\theta |
Les estimateurs bayésiens sont-ils à l'abri du biais de sélection? La plupart des articles qui traitent de l'estimation en haute dimension, par exemple, les données de séquence du génome entier, soulèvent souvent la question du biais de sélection. Le biais de sélection provient du fait que, bien...
Sur l' article wikipedia du lissage de Laplace (ou lissage additif), il est dit que d'un point de vue bayésien, cela correspond à la valeur attendue de la distribution postérieure, en utilisant une distribution de Dirichlet symétrique avec le paramètre comme priorité.αα\alpha Je suis perplexe quant...
Il semble que la distribution binomiale soit très similaire dans sa forme à la distribution bêta et que je puisse re-paramétrer les constantes sur l'un ou l'autre des fichiers pdf pour les rendre identiques. Alors, pourquoi avons-nous besoin de la distribution bêta? Est-ce dans un but précis?...
Étant donné la formule d'estimation MAP d'un paramètre Pourquoi une approche MCMC (ou similaire) est-elle nécessaire, ne pourrais-je pas simplement prendre la dérivée, la mettre à zéro, puis résoudre le
Je dois avouer que je n'avais jamais entendu parler de ce terme dans aucune de mes classes, de premier cycle ou de cycle supérieur. Que signifie qu'une régression logistique soit bayésienne? Je cherche une explication avec une transition de la logistique régulière à la logistique bayésienne...
Je lis le document de théorie de Doug Bates sur le package lme4 de R pour mieux comprendre les moindres détails des modèles mixtes, et suis tombé sur un résultat intrigant que j'aimerais mieux comprendre, à propos de l'utilisation du maximum de vraisemblance restreint (REML) pour estimer la...
Supposons que vous ayez une variable explicative où représente une coordonnée donnée. Vous avez également une variable de réponse . Maintenant, nous pouvons combiner les deux variables comme:X=(X(s1),…,X(sn))X=(X(s1),…,X(sn)){\bf{X}} =
Mes vraies questions se trouvent dans les deux derniers paragraphes, mais pour les motiver: Si j'essaie d'estimer la moyenne d'une variable aléatoire qui suit une distribution normale avec une variance connue, j'ai lu que le fait de mettre un uniforme avant sur la moyenne donne une distribution...
Les études d'événement sont très répandues en économie et en finance pour déterminer l'effet d'un événement sur le cours d'une action, mais elles sont presque toujours basées sur un raisonnement fréquentiste. Une régression OLS - sur une période de référence distincte de la fenêtre d'événement -...