Dans Bayesian Data Analysis , chapitre 13, page 317, deuxième paragraphe complet, dans les approximations modales et distributionnelles, Gelman et al. écrire: Si le plan est de résumer l'inférence par le mode postérieur de [le paramètre de corrélation dans une distribution normale bivariée], nous...
Je me souviens d'une preuve que la théorie des probabilités bayésienne est la seule méthode valable pour représenter les croyances, elle est allée quelque chose comme nous représentons la croyance par une fonction non négative sur un domaine de résultats les croyances sont sous-additives ... Par...
Le livre de Kevin Murphy aborde un problème bayésien hiérarchique classique (initialement abordé dans Johnson and Albert, 1999, p24): Supposons que nous essayons d'estimer le taux de cancer dans villes. Dans chaque ville, nous échantillonnons un certain nombre de personnes et mesurons le nombre de...
Je souhaite combiner des données provenant de différentes sources. Disons que je veux estimer une propriété chimique (par exemple un coefficient de partage ): J'ai quelques données empiriques, variant en raison d'une erreur de mesure autour de la moyenne. Et, deuxièmement, j'ai un modèle prédisant...
J'essaie de comprendre la différence entre tester l'hypothèse nulle (c.-à-d. tester que la probabilité d'un «objectif» est la même pour 2 populations différentes, similaire au test prop. dans R) un test A / B utilisant une formule bayésienne telle que décrite ici:
J'ai un modèle pour obtenir des estimations bayésiennes de la taille de la population NNNet probabilité de détection dans une distribution binomiale uniquement basée sur le nombre observé d’objets observés : pour . Pour simplifier, nous supposons que N est fixé à la même valeur inconnue pour chaque...
Dans le cadre de la reproduction d'un modèle que j'ai décrit partiellement dans cette question sur Stack Overflow, je souhaite obtenir un tracé d'une distribution postérieure. Le modèle (spatial) décrit le prix de vente de certaines propriétés comme une distribution de Bernoulli selon que la...
La fonction de vraisemblance d'une distribution lognormale est: F( x ; μ , σ) ∝∏nje11σXjeexp( -( lnXje- μ)22σ2)F(X;μ,σ)∝∏je1n1σXjeexp(-(lnXje-μ)22σ2)f(x; \mu, \sigma) \propto \prod_{i_1}^n \frac{1}{\sigma x_i} \exp \left ( - \frac{(\ln{x_i} - \mu)^2}{2 \sigma^2} \right ) et le Prior de Jeffreys...
Les priors non informatifs sont préférés dans les cas où les préjugés ne sont pas acceptables (c.-à-d. Salles d'audience, etc.) Cependant, il me semble qu'il serait tout simplement judicieux d'utiliser une approche fréquentiste à la place. Pourquoi l'approche bayésienne a-t-elle même un prior non...
Je suis relativement nouveau dans les statistiques bayésiennes, alors soyez gentil. Je viens d'effectuer le calcul bayésien approximatif (ABC) pour l'inférence d'un modèle multi-paramètres. Maintenant, je cherche à effectuer une vérification prédictive postérieure des paramètres qui ont été...
On dit généralement que les a priori sur les statistiques bayésiennes peuvent être considérés comme des facteurs de régularisation car ils pénalisent les solutions où le précédent place une faible densité de probabilité. Ensuite, étant donné ce modèle simple dont les paramètres MLE sont: a r gm...
J'ai une question sur le mélange de prieurs conjugués. J'ai appris et dit le mélange de prieurs conjugués à quelques reprises lorsque j'apprends le bayésien. Je me demande pourquoi ce théorème est si important, comment allons-nous l'appliquer lorsque nous faisons une analyse bayésienne. Pour être...
J'essaie de comprendre EM et d'essayer de déduire les paramètres de ce modèle en utilisant cette technique, mais j'ai du mal à comprendre comment commencer: Donc, j'ai un modèle de régression linéaire pondéré comme suit où j'ai des observations et les observations correspondantes . Le modèle de la...
Soit la distribution cible sur qui est absolument continue par rapport à la mesure de Lebesgue dimensionnelle, c'est-à-dire:ππ\pi(Rd,B(Rd))(Rd,B(Rd))(\mathbb{R}^d,\mathcal{B}(\mathbb{R^d}))ddd ππ\pi admet une densité wrt à avec
J'ai des données qui décrivent la fréquence à laquelle un événement se produit pendant une heure ("nombre par heure", nph) et la durée des événements ("durée en secondes par heure", dph). Ce sont les données d'origine: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008,...
J'ai lu les réponses existantes sur CrossValidated (et ailleurs en ligne) et je ne trouve pas ce que je recherche, mais veuillez me signaler les sources existantes si je les ai manquées. Disons que j'ai un ensemble de données de N = 1000 enregistrements, dont chacun peut être échantillonné...
Je me demandais s'il y avait un sous-ensemble de sujets de statistiques fréquentistes que l'on devrait connaître avant de commencer à apprendre les statistiques bayésiennes. Une fois que j'ai lu qu'il semble que les deux tendances sont antagonistes l'une de l'autre; comme par exemple l'analyse...
Communauté SE, j'espère avoir un aperçu du problème suivant. Étant donné un modèle de régression linéaire simpleY=Xβ+ϵ , where Y∈RT,X∈RT×N.Y=Xβ+ϵ , where Y∈RT,X∈RT×N.Y=X\beta+\epsilon\text{ , where } Y\in\mathbb{R}^T,X\in\mathbb{R}^{T \times N}. Sous une fonction de vraisemblance gaussienne avec...
Imaginez que nous échantillonnons une matrice de covariance à partir d'une distribution de Wishart par MCMC. À chaque itération, nous obtenons une nouvelle matrice d'échantillon SiSiS_i de la distribution Wishart. Question : Compte tenu de la trace qui contient tous les
Est - ce que tous les prieurs conjugués doivent venir de la famille exponentielle? Sinon, quelles autres familles sont connues pour avoir / produire des prieurs