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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Obteniendo antecedentes ... ¡con dinero!
Supongamos que tengo 'expertos', de la que me gustaría obtener una distribución a priori sobre alguna variable . Me gustaría motivarlos con dinero real . La idea es obtener los antecedentes, observar realizaciones de la variable aleatoria , luego repartir algún 'monedero' predeterminado entre los expertos en función de qué …
10 bayesian  prior 
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Un buen libro con igual énfasis en teoría y matemáticas.
He tenido suficientes cursos sobre estadísticas durante mis años escolares y en la universidad. Tengo una buena comprensión de los conceptos, como CI, valores p, interpretación de significación estadística, pruebas múltiples, correlación, regresión lineal simple (con mínimos cuadrados) (modelos lineales generales) y todas las pruebas de hipótesis. Me lo habían …
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¿Los procesos estocásticos como el proceso gaussiano / proceso de Dirichlet tienen densidades? Si no, ¿cómo se les puede aplicar la regla de Bayes?
El Proceso de Dirichlet y el Proceso Gaussiano a menudo se denominan "distribuciones sobre funciones" o "distribuciones sobre distribuciones". En ese caso, ¿puedo hablar significativamente sobre la densidad de una función en un GP? Es decir, ¿el Proceso Gaussiano o el Proceso de Dirichlet tienen alguna noción de densidad de …
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Jeffreys antes de probabilidad binomial
Si uso un Jeffreys antes para un parámetro de probabilidad binomial entonces esto implica usar una distribución .theta ~ b e t un ( 1 / 2 , 1 / 2 )θθ\thetaθ∼beta(1/2,1/2)θ∼beta(1/2,1/2)\theta \sim beta(1/2,1/2) Si me transformo en un nuevo marco de referencia entonces claramente tampoco se distribuye como una …
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