Preguntas etiquetadas con bayesian

Necesito actualizar la tasa de falla (dada como determinista) basada en la nueva tasa de falla sobre el mismo sistema (también es determinista). Leí acerca de los conjugados anteriores y la distribución Gamma como conjugado para el proceso de Poisson. Además, puedo igualar el valor medio de Gamma dist. ( …

9 bayesian 

Esta pregunta es una continuación de mi pregunta anterior aquí y también está relacionada, en intención, con esta pregunta . En esta página wiki, los valores de densidad de probabilidad de una distribución normal supuesta para el conjunto de entrenamiento se usan para calcular un valor de probabilidad bayesiano posterior …

9 bayesian  kde 

Bayesian Data Analysis (p. 64) dice, con respecto a un modelo normal : una densidad previa vaga sensible para μμ\mu y σσ\sigma, suponiendo que la independencia previa de los parámetros de ubicación y escala, sea uniforme en (μ,logσ)(μ,log⁡σ)(\mu, \log \sigma), o equivalente, p(μ,σ2)∝(σ2)−1.p(μ,σ2)∝(σ2)−1. p(\mu, \sigma^2) \propto (\sigma^2)^{-1}. ¿Por qué se …

9 probability  bayesian 

Sé que el anterior de Zellner está utilizando datos para establecer información previa, pero en realidad todo el modelo depende de los datos. ¿Hay alguna otra razon?

9 regression  bayesian  uninformative-prior 

Tengo una pregunta generalmente básica que hacer aquí que me ha estado preocupando por un tiempo. A través de la mayoría de mis lecturas de estadísticas bayesianas, se afirmaba de hecho que la probabilidad marginal a menudo es intratable o difícil de estimar. ¿Por qué? Las razones a menudo expresadas …

9 bayesian  inference  likelihood 

Me sorprende que no pueda encontrar ningún artículo / conferencia sobre cómo uno puede incorporar Distribuciones de probabilidad de clase previa en clasificadores como Regresión logística o Bosque aleatorio. Entonces mi pregunta es: ¿Cómo se puede incorporar la distribución de probabilidad de clase previa en la regresión logística o los …

9 logistic  bayesian  random-forest  prior 

Suponga que tiene una distribución binomial donde el previo del parámetro es uniforme. ¿Cómo puedo obtener la distribución posterior del parámetro?

9 bayesian  posterior 

Parte de una serie de intentos de entender Bayesiano vs Frecuente: 1 2 3 4 5 6 7 Creo que obtengo la diferencia de cómo los bayesianos y los frecuentistas abordan la elección entre hipótesis , pero no estoy muy seguro de si eso o cómo se supone que me …

9 probability  bayesian  frequentist  definition  philosophical 

Al estimar los parámetros con MAP, ¿por qué se escribe que estamos estimando el "modo"? Pensé que sería la media de la distribución posterior?

9 bayesian  posterior  bayes 

Estaba tratando de volver a aprender las estadísticas bayesianas (cada vez que pensaba que finalmente lo entendía, aparece algo más que no consideré antes ...) pero no estaba claro (para mí) cuál era el proceso de generación de datos en el marco bayesiano en realidad es. El marco frecuentista es …

9 bayesian  modeling  prior  frequentist  randomness 

Estoy trabajando a través de Think Bayes (gratis aquí: http://www.greenteapress.com/thinkbayes/ ) y estoy en el ejercicio 3.1. Aquí hay un resumen del problema: "Un ferrocarril numera sus locomotoras en el orden 1..N. Un día ves una locomotora con el número 60. Estima cuántas locomotoras tiene el ferrocarril". Esta solución se …

9 bayesian  conditional-probability  bayes 

Suponga el siguiente modelo de regresión bivariado: yyo= βXyo+tuyo,yyo=βXyo+tuyo, y_i = \beta x_i + u_i, dónde tuyotuyou_i es iid norte( 0 ,σ2= 9 )norte(0 0,σ2=9 9)N(0, \sigma^2 = 9) para i = 1 , ... , nyo=1,...,nortei = 1,\ldots, n. Suponga un previo informativo , entonces se puede demostrar que …

9 probability  self-study  bayesian  confidence-interval  credible-interval 

He estado investigando el uso de la regresión lineal bayesiana, pero he llegado a un ejemplo que me confunde. Dado el modelo: y=βX+ϵy=βX+ϵ{\bf y} = {\bf \beta}{\bf X} + \bf{\epsilon} Asumiendo que ϵ∼N(0,ϕI)ϵ∼N(0,ϕI){\bf \epsilon} \sim N(0, \phi I) y un p(β,ϕ)∝1ϕp(β,ϕ)∝1ϕp(\beta, \phi) \propto \frac{1}{\phi}, Como es p(β|ϕ,y)p(β|ϕ,y)p(\beta|\phi, {\bf y}) ¿alcanzado? …

9 regression  bayesian  multiple-regression 

Estoy estimando varias matrices de covarianza inversa de un conjunto de mediciones a través de diferentes subpoblaciones usando un wishart anterior en jags / rjags / R. En lugar de especificar una matriz de escala y grados de libertad en la matriz de covarianza inversa anterior (la distribución de Wishart), …

9 bayesian  covariance  prior  wishart  hierarchical-bayesian 

Me preguntaba si alguien tenía experiencia en el uso de la función de ratones, como se describe en ratones: ¿Imputación multivariada por ecuaciones encadenadas en R (JSS 2011 45 (3))? Tengo un conjunto de datos con varias variables, cada una con diferentes grados de datos faltantes. Mi pregunta principal es: …

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