Je voudrais obtenir les simulations postérieures des composantes de variance d'un modèle lmer () avec la fonction mcmcsamp (). Comment faire ? Par exemple, ci-dessous est le résultat d'un ajustement lmer (): > fit Linear mixed model fit by REML Formula: y ~ 1 + (1 | Part) + (1 | Operator) + (1 |...
Comment puis-je compléter le carré à partir du point où je me suis arrêté, et est-ce correct jusqu'à présent? J'ai un avant normal pour ββ\beta de la forme p ( β|σ2) ∼ N( 0 ,σ2V)p(β|σ2)∼N(0,σ2V)p(\beta|\sigma^2)\sim \mathcal{N}(0,\sigma^2V), obtenir: p ( β|σ2) = ( 2 πσ2V)p2exp[...
Étant donné que l'estimation postérieure de σ′2σ′2\sigma'^{2} d'une vraisemblance normale et d'un gamma inverse antérieur sur σ2σ2\sigma^2 est: σ′2∼IG(α+n2,β+∑ni=1(yi−μ)22)σ′2∼IG(α+n2,β+∑i=1n(yi−μ)22)\sigma'^{2}\sim\textrm{IG}\left(\alpha + \frac{n}{2}, \beta...
Je calcule des probabilités conditionnelles et des intervalles de confiance à 95% associés. Pour bon nombre de mes cas, j'ai un décompte simple des xsuccès des nessais (à partir d'un tableau de contingence), donc je peux utiliser un intervalle de confiance binomial, tel que celui fourni par...
Une question a été récemment publiée sur une liste de diffusion que je souscris à demander (peut-être cyniquement?) Quand une approche bayésienne a été cruciale pour "faire le travail" pour répondre aux questions dans le domaine de l'écologie. Je me demande, en général, quand une approche...
Disons que j'ai une expérience où je teste le temps de réaction d'un certain nombre de sujets où chaque sujet fait de nombreux essais de temps de réaction. Dans un cadre bayésien, les temps de réaction (yyy) pourrait être modélisé par un modèle hiérarchique avec une distribution préalable à la fois...
J'essaie de trouver une approche pour détecter les publicités frauduleuses sur mon site Web. Je pense que le problème a beaucoup en commun avec la détection des e-mails de spam (pour lesquels un classificateur bayésien naïf est une solution courante) car de nombreux signaux indiquant une arnaque...
J'ai deux groupes de 10 participants qui ont été évalués trois fois au cours d'une expérience. Pour tester les différences entre les groupes et entre les trois évaluations, j'ai exécuté une ANOVA de conception mixte 2x3 avec group(contrôle, expérimental), time(premier, deuxième, trois) et group x...
Je veux estimer les paramètres des modèles de mélange de Dirichlet en utilisant l'échantillonnage de Gibbs et j'ai quelques questions à ce sujet: Un mélange de distributions de Dirichlet est-il équivalent à un processus de Dirichlet? Quelles sont leurs principales différences si ce n'est pas le...
J'essaie de comprendre quelle est la différence entre un HMM standard et un HMM bayésien. Wikipedia mentionne brièvement à quoi ressemble le modèle, mais j'ai besoin d'un tutoriel plus détaillé. Quelqu'un connaît-il un document ou une mise en œuvre que je peux consulter? J'ai également des...
Ce qui suit est un problème de Bayesian Data Analysis 2nd ed , p. 97. Andrew Gelman n'a pas inclus sa solution dans le guide sur son site Web et cela m'a rendu fou toute la journée. Littéralement toute la journée. Pour certaines données , modélisées comme une distribution binomiale avec la...
Il s'agit d'une question de débutant sur un exercice du «calcul bayésien avec R» de Jim Albert. Notez que bien que cela puisse être un devoir, dans mon cas, ce n'est pas le cas, car j'apprends les méthodes bayésiennes en R parce que je pense que je pourrais l'utiliser dans mes futures analyses....
Je travaille sur un modèle reposant sur une vilaine fonction paramétrée faisant office de fonction de calibration sur une partie du modèle. En utilisant un paramètre bayésien, j'ai besoin d'obtenir des priors non informatifs pour les paramètres décrivant ma fonction. Je sais que dans l'idéal, je...
J'ai vu quelques articles de recherche qui affirment que les réseaux de neurones classiques manquent généralement d'une capacité de généralisation satisfaisante, ce qui entraîne généralement des prévisions imprécises, et les ANN régularisés bayésiens (BRANN) sont plus robustes que les réseaux de...
Pourquoi hiérarchique? : J'ai essayé de rechercher ce problème, et d'après ce que je comprends, c'est un problème "hiérarchique", parce que vous faites des observations sur les observations d'une population, plutôt que de faire des observations directes de cette population. Référence:...
Est-il possible d'effectuer une sélection approximative entièrement bayésienne (1) d'hyper-paramètres (par exemple l'échelle de covariance) avec le code GPML, au lieu de maximiser la vraisemblance marginale (2)? Je pense que l'utilisation de méthodes MCMC pour résoudre les intégrales impliquant des...
J'ai deux questions, Question 1: Comment puis-je montrer que la distribution postérieure est une distribution bêta si la probabilité est binomiale et l'a priori est une bêta Question 2: Comment les choix des paramètres antérieurs affectent-ils le postérieur? Ne devraient-ils pas tous être les...
Ma question générale est: pourquoi utiliser à la bayesglmplace d'autres méthodes de classification? Remarque: Je ne m'intéresse qu'à la prédiction. J'ai une quantité décente de données (~ 100 000 obs.). J'ai l'impression que la taille de l'échantillon est suffisamment grande pour que les paramètres...
Dans une implémentation MCMC de modèles hiérarchiques, avec des effets aléatoires normaux et un Wishart antérieur pour leur matrice de covariance, l'échantillonnage de Gibbs est généralement utilisé. Cependant, si nous changeons la distribution des effets aléatoires (par exemple, vers Student's-t...
Quelqu'un peut-il expliquer pourquoi l'intégrale dans la densité postérieure peut ne pas être «analytiquement traitable» si l'a priori que nous choisissons n'est pas conjugué?