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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¿Stan hace predicciones posteriores?
¿Stan (en particular, rstan) tiene instalaciones incorporadas para generar distribuciones posteriores predictivas? No es difícil generar la distribución desde el ajuste estándar, pero prefiero no reinventar la rueda.
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¿"Olvido" de lo anterior en el entorno bayesiano?
Es bien sabido que a medida que tiene más evidencia (por ejemplo, en forma de ejemplos más grandes de para iid), el prior bayesiano se "olvida", y la evidencia afecta la mayor parte de la inferencia (o la probabilidad).nnnnnn Es fácil verlo para varios casos específicos (como Bernoulli con Beta …
9 bayesian  prior 
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¿Distribuciones en subconjuntos de ?
Me pregunto si hay algún tipo de distribución estándar en subconjuntos de enteros . De manera equivalente, podríamos expresar esto como una distribución en un vector de longitud de resultados binarios, por ejemplo, si entonces corresponde al vector .{1,2,...,J}{1,2,...,J}\{1, 2, ..., J\}JJJJ=5J=5J = 5{1,3,5}{1,3,5}\{1, 3, 5\}(1,0,1,0,1)(1,0,1,0,1)(1, 0, 1, 0, 1) …
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Bootstrapping paramétrico, semiparamétrico y no paramétrico para modelos mixtos
Los siguientes injertos se toman de este artículo . Soy novato en bootstrap e intento implementar el bootstrapping paramétrico, semiparamétrico y no paramétrico para el modelo mixto lineal con R bootpaquete. Código R Aquí está mi Rcódigo: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + …
9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 
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¿Permitir que los datos dicten los anteriores y luego ejecutar el modelo utilizando estos anteriores? (p. ej., anteriores basados ​​en datos del mismo conjunto de datos)
Entiendo que no deberíamos permitir que el mismo conjunto de datos que estamos analizando conduzca / defina cómo se verían las distribuciones anteriores en un análisis bayesiano. Específicamente, no es apropiado definir distribuciones previas para un análisis bayesiano basado en estadísticas resumidas del mismo conjunto de datos en el que …
9 bayesian  prior 
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¿Cómo llevar a cabo múltiples pruebas de chi-cuadrado post-hoc en una mesa de 2 X 3?
Mi conjunto de datos está compuesto por la mortalidad total o la supervivencia de un organismo en tres tipos de sitios, costero, medio canal y en alta mar. Los números en la tabla a continuación representan el número de sitios. 100% Mortality 100% Survival Inshore 30 31 Midchannel 10 20 …
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