L'analyse des données bayésiennes (p. 64) dit, concernant un modèle normal : une densité a priori vague sensible pour μμ\mu et σσ\sigma, en supposant une indépendance préalable des paramètres de localisation et d'échelle, est uniforme sur ( μ , logσ)(μ,Journalσ)(\mu, \log \sigma), ou équivalent, p...
Considérons le bayésien . De manière asymptotique, son maximum se produit à l'estimation MLE , qui maximise simplement la probabilité .θ ∣ Xθ∣X\theta\mid Xθ^θ^\hat \thetaargminθFθ( X)argminθfθ(X)\operatorname{argmin}_\theta\, f_\theta(X) Tous ces concepts - prieurs bayésiens, maximisation de la...
Je travaille sur un problème d'inférence de grande dimension (environ 2000 paramètres de modèle) pour lequel nous sommes capables d'effectuer de manière robuste une estimation MAP en trouvant le maximum global du log-postérieur en utilisant une combinaison d'optimisation basée sur un gradient et un...
Eh bien, je suis ingénieur de jour. Bien que la plupart de mon travail tourne autour de la modélisation, nous faisons généralement des trucs assez basiques. Un modèle «avancé» serait une simulation de monte carlo validée à l'aide de tests R2. Actuellement, dans mon domaine, il y a beaucoup de...
J'implémente un système de notation à utiliser sur mon site Web, et je pense que la moyenne bayésienne est la meilleure façon de procéder. Chaque article sera évalué dans six catégories différentes par les utilisateurs. Je ne veux pas que les articles avec une seule note élevée atteignent le...
Je souhaite adapter un modèle de type analyse factorielle sur les rendements des actifs ou d'autres modèles de variables latentes similaires. Quels sont les bons articles à lire sur ce sujet? Je m'intéresse particulièrement à la façon de gérer le fait qu'un modèle d'analyse factorielle est...
J'essaie d'indiquer une distribution antérieure pour une méta-analyse bayésienne. J'ai les informations suivantes sur une variable aléatoire: Deux observations: 3.0, 3.6 un scientifique qui étudie la variable m'a dit que P( X< 2 ) = P( X> 8 ) = 0P(X<2)=P(X>8)=0P(X8)=0, et que des...
Supposons que j'obtienne des échantillons d'une distribution binomiale. Une façon de modéliser mes connaissances antérieures est d'utiliser une distribution bêta avec les paramètres et . Si je comprends bien, cela équivaut à avoir vu des "têtes" \ alpha fois dans des essais \ alpha + \ bêta . En...
Supposons que la quantité que nous voulons inférer soit une distribution de probabilité. Tout ce que nous savons, c'est que la distribution provient d'un ensemble déterminé, disons, par certains de ses moments et nous avons un antérieur .EEEQQQ Le principe d'entropie maximale (MEP) dit que le qui a...
... (facultatif) dans le contexte de Google Web Optimizer. Supposons que vous ayez deux groupes et une variable de réponse binaire. Vous obtenez maintenant le résultat suivant: Original : 401 essais, 125 essais réussis Combinaison16 : 441 essais, 141 essais réussis La différence n'est pas...
Je souhaite installer une ANOVA bayésienne à deux facteurs dans des BUGS ou utiliser un package R. Malheureusement, j'ai du mal à trouver des ressources sur ce sujet. Aucune suggestion? Même un article décrivant l'approche serait
J'ai ajusté une régression logistique bayésienne dans WinBugs et elle a un terme d'interaction. Quelque chose comme ça: P r o b (yje= 1 ) =l o g i t- 1( a +b1∗Xje+b2∗wje+b3∗Xje∗wje)Prob(yi=1)=logit−1(a+b1∗xi+b2∗wi+b3∗xi∗wi)\mathrm{Prob}(y_{i}=1) = \mathrm{logit}^{-1} (a + b_{1}*x_{i} + b_{2}*w_{i}...
Tout d'abord, permettez-moi de dire que j'ai suivi un cours de statistiques à l'école d'ingénieur il y a 38 ans. Alors je vole aveugle ici. J'ai les résultats de ce qui sont essentiellement 18 tests de diagnostic distincts pour une maladie. Chaque test est binaire - oui / non, sans seuil pouvant...
J'ai besoin de quelques suggestions pour la méthode de clustering (classification non supervisée) pour un projet de conseil. Je recherche une méthode qui, espérons-le, possède les propriétés suivantes: Le sujet de mon étude a trois propriétés. L'une est représentée par une matrice de distance (non...
J'ai posté cela plus tôt dans la semaine, puis j'ai retiré la question lorsque j'ai trouvé une bonne source, ne voulant pas perdre le temps des gens. Je n'ai pas fait beaucoup de progrès, je le crains. En essayant d'être un bon citoyen ici, je rendrai le problème aussi clair que possible. Je...
Veuillez d'abord examiner le petit problème suivant: Il y a deux ampoules indiscernables A et B. A clignote en rouge avec prob .8 et bleu avec prob .2; B rouge avec .2 et bleu .8. Maintenant, avec 0,5 prob, vous êtes présenté avec A ou B. Vous êtes censé observer sa couleur flash pour faire une...
Cela peut être une question élémentaire, c'est pourquoi je n'ai pas pu le trouver sur Stackexchange ou Mathoverflow, mais j'ai des problèmes avec l'arithmétique impliquée dans la mise à jour des probabilités en utilisant le théorème de Bayes pour un problème sur lequel je travaille. Contexte:...
Comment un classificateur d'ensemble fusionne-t-il les prédictions de ses classificateurs constituants? J'ai du mal à trouver une description claire. Dans certains exemples de code que j'ai trouvés, l'ensemble fait simplement la moyenne des prédictions, mais je ne vois pas comment cela pourrait...
Soit , , ..., iid RV avec une plage mais une distribution inconnue. (Je suis d'accord avec l'hypothèse que la distribution est continue, etc., si nécessaire.)X1X1X_1X2X2X_2XnXnX_n[0,1][0,1][0,1] Définissez .Sn=X1+⋯+XnSn=X1+⋯+XnS_n = X_1 + \cdots + X_n On me donne et je demande: que puis-je déduire,...
L'article de Wikipédia sur la distribution Gamma répertorie deux méthodes de paramétrage différentes, l'une d'entre elles fréquemment utilisée en économétrie bayésienne avec et , est le paramètre de forme, est le paramètre de taux.α>0α>0\alpha>0β>0β>0\beta>0αα\alphaββ\beta X∼ G a m m a...