J'ai une question concernant la comparaison des modèles à l'aide des facteurs Bayes. Dans de nombreux cas, les statisticiens sont intéressés à utiliser une approche bayésienne avec des a priori impropres (par exemple certains a priori de Jeffreys et a priori de référence). Ma question est, dans les...
Lorsque vous effectuez des statistiques fréquentistes, il y a une longue liste de gros no-no, comme regarder les résultats des tests statistiques avant de décider de collecter plus de données. Je me demande généralement s'il existe une liste similaire de non-no pour les méthodologies impliquées...
Que se passe-t-il lorsque vous n'avez aucune idée de la distribution des paramètres? Quelle approche devrions-nous utiliser? La plupart du temps, nous visons à sous-estimer si une certaine variable a une influence sur la présence / absence d'une certaine espèce, et si la variable est acceptée ou...
J'essaie de construire un modèle où la réponse est une proportion (c'est en fait la part des votes qu'un parti obtient dans les circonscriptions). Sa distribution n'est pas normale, j'ai donc décidé de le modéliser avec une distribution bêta. J'ai également plusieurs prédicteurs. Cependant, je ne...
Je viens de (re) lire pourquoi nous n'avons généralement pas à nous soucier des comparaisons multiples . En particulier, la section «Résultats multiples et autres défis» mentionne l'utilisation d'un modèle hiérarchique pour les situations où il existe plusieurs mesures connexes de la même personne...
Je vais essayer de décrire le problème en question aussi général que possible. Je modélise les observations comme une distribution catégorielle avec un vecteur de probabilité de paramètre thêta. Ensuite, je suppose que le vecteur paramètre thêta suit une distribution a priori de Dirichlet avec les...
Pour un problème de régression logistique bayésienne, j'ai créé une distribution prédictive postérieure. J'échantillonne à partir de la distribution prédictive et reçois des milliers d'échantillons de (0,1) pour chaque observation que j'ai. Visualiser la qualité de l'ajustement est loin d'être...
J'essaie d'adapter un modèle à temps discret dans R, mais je ne sais pas comment le faire. J'ai lu que vous pouvez organiser la variable dépendante dans différentes lignes, une pour chaque observation de temps, et utiliser la glmfonction avec un lien logit ou cloglog. En ce sens, j'ai trois...
cela ressemble à une question très naïve mais j'ai du mal à voir la réponse. J'ai un ensemble de 30 valeurs. Indépendamment, j'ai obtenu une 31e valeur. L'hypothèse nulle est que la 31e valeur fait partie de la même distribution. L'alternative est que c'est différent. Je veux une sorte de valeur de...
Le manuel génère d'abord des données à 2 classes via: qui donne: puis il demande: J'essaie de résoudre cela en modélisant d'abord cela avec ce modèle graphique: où est l'étiquette, est l'indice de la moyenne sélectionnée , et est le point de données. Cela donneraccch(1≤h≤10)h(1≤h≤10)h\,(1\le h \le...
Dans Ron peut "pondérer préalablement" une glmrégression via le paramètre des poids . Par exemple: glm.D93 <- glm(counts ~ outcome + treatment, family = poisson(), weights=w) Comment cela peut-il être accompli dans un modèle JAGSou BUGS? J'ai trouvé un article sur ce sujet, mais aucun ne fournit...
Nous avons N échantillons, , d'une distribution uniforme où est inconnue. Estimer partir des données.XiXiX_i[0,θ][0,θ][0,\theta]θθ\thetaθθ\theta Donc, la règle 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})} et la...
Configuration du problème L'un des premiers problèmes de jouets auquel j'ai voulu appliquer PyMC est le clustering non paramétrique: étant donné certaines données, modélisez-le comme un mélange gaussien et apprenez le nombre de clusters et la moyenne et la covariance de chaque cluster. La plupart...
Existe-t-il une définition précise de la priorité faiblement informative? En quoi est-il différent d'un prieur subjectif avec un large
En étudiant la sélection de covariance, j'ai lu une fois l'exemple suivant. En ce qui concerne le modèle suivant: Sa matrice de covariance et sa matrice de covariance inverse sont données comme suit, Je ne comprends pas pourquoi l'indépendance de et est décidée par la covariance inverse ici?xxxyyy...
Dans le modèle mixte, nous supposons que les effets aléatoires (paramètres) sont des variables aléatoires qui suivent des distributions normales. Elle ressemble beaucoup à la méthode bayésienne, dans laquelle tous les paramètres sont supposés être aléatoires. Le modèle à effet aléatoire est-il donc...
Je ne comprends pas pourquoi la conversion d'un réseau bayésien en un graphique factoriel est bonne pour l'inférence bayésienne? Mes questions sont: Quel est l'avantage d'utiliser le graphe factoriel dans le raisonnement bayésien? Que se passerait-il si nous ne l'utilisions pas? Tout exemple...
Je suis relativement nouveau dans les statistiques bayésiennes et j'ai récemment utilisé JAGS pour construire des modèles hiérarchiques bayésiens sur différents ensembles de données. Bien que je sois très satisfait des résultats (par rapport aux modèles GLM standard), je dois expliquer aux...
Disons que j'ai le modèle suivant: Poisson(λ)∼{λ1λ2if t<τif t≥τPoisson(λ)∼{λ1si t<τλ2si t≥τ\text{Poisson}(\lambda) \sim \begin{cases} \lambda_1 & \text{if } t \lt \tau \\ \lambda_2 & \text{if } t \geq \tau \end{cases} Et je déduis les postérieurs de et montrés ci-dessous à partir de mes...
Je suis en train de faire des tests A / B la bayésien, comme dans la programmation probabilistes pour les pirates informatiques et bayésienne des tests A / B . Les deux articles supposent que le décideur décide laquelle des variantes est la meilleure en se basant uniquement sur la probabilité d'un...