Preguntas etiquetadas con bayesian

La inferencia bayesiana es un método de inferencia estadística que se basa en tratar los parámetros del modelo como variables aleatorias y aplicar el teorema de Bayes para deducir declaraciones de probabilidad subjetivas sobre los parámetros o hipótesis, condicional en el conjunto de datos observado.

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¿Existe una muestra de Monte Carlo / MCMC implementada que pueda tratar con máximos locales aislados de distribución posterior?
Actualmente estoy usando un enfoque bayesiano para estimar los parámetros de un modelo que consta de varias EDO. Como tengo 15 parámetros para estimar, mi espacio de muestreo es de 15 dimensiones y mi búsqueda de distribución posterior parece tener muchos máximos locales que están muy aislados por grandes regiones …
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Al volver a parametrizar una función de probabilidad, ¿es suficiente conectar la variable transformada en lugar de una fórmula de cambio de variables?
Supongamos que estoy tratando de volver a parametrizar una función de probabilidad que se distribuye exponencialmente. Si mi función de probabilidad original es: p ( y∣ θ ) = θ e- θ yp(y∣θ)=θe−θy p(y \mid \theta) = \theta e^{-\theta y} y me gustaría volver a parametrizarlo usando , dado queθno …
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bayesglm (brazo) versus MCMCpack
Tanto bayesglm()(en el paquete arm R) como varias funciones en el paquete MCMCpack están destinadas a hacer una estimación bayesiana de modelos lineales generalizados, pero no estoy seguro de que realmente estén calculando lo mismo. Las funciones MCMCpack utilizan la cadena de Markov Monte Carlo para obtener una muestra (dependiente) …
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¿Cuándo terminar la prueba bayesiana A / B?
Estoy tratando de hacer pruebas A / B de la manera bayesiano, como en Probabilístico de programación para los hackers y bayesiano A / B pruebas . Ambos artículos suponen que el tomador de decisiones decide cuál de las variantes es mejor basándose únicamente en la probabilidad de algún criterio, …
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¿Igual o diferente? El camino bayesiano
Digamos que tengo el siguiente modelo: Poisson ( λ ) ∼ { λ1λ2si t < τsi t ≥ τPoisson(λ)∼{λ1if t<τλ2if t≥τ\text{Poisson}(\lambda) \sim \begin{cases} \lambda_1 & \text{if } t \lt \tau \\ \lambda_2 & \text{if } t \geq \tau \end{cases} Y deduzco los datos posteriores para y muestran a continuación a …
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Idea modelo mixta y método bayesiano
En el modelo mixto, suponemos que los efectos aleatorios (parámetros) son variables aleatorias que siguen distribuciones normales. Se ve muy similar al método bayesiano, en el que se supone que todos los parámetros son aleatorios. Entonces, ¿es el modelo de efectos aleatorios un tipo de caso especial del método bayesiano?
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Factores de Bayes con antecedentes inadecuados
Tengo una pregunta sobre la comparación de modelos con factores de Bayes. En muchos casos, los estadísticos están interesados ​​en utilizar un enfoque bayesiano con antecedentes inadecuados (por ejemplo, algunos antecedentes de Jeffreys y de referencia). Mi pregunta es, en aquellos casos en que la distribución posterior de los parámetros …
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