Preguntas etiquetadas con bayesian

Estoy trabajando a mi manera (autoestudio) a través del libro de ET Jaynes Probability Theory - The Logic of Science Problema original El ejercicio 2.1 dice: "¿Es posible encontrar una fórmula general para análoga a [la fórmula ] de las reglas de producto y suma. Si es así, deduzca; si …

9 probability  bayesian  self-study  conditional-probability 

Estoy ejecutando una prueba AB en una página que recibe solo 5k visitas por mes. Tomaría demasiado tiempo alcanzar los niveles de tráfico necesarios para medir una diferencia de + -1% entre la prueba y el control. He oído que puedo usar las estadísticas bayesianas para darme una buena oportunidad …

9 bayesian  hypothesis-testing  ab-test 

... (opcional) en el contexto de Google Web Optimizer. Suponga que tiene dos grupos y una variable de respuesta binaria. Ahora obtienes el siguiente resultado: Original : 401 ensayos, 125 ensayos exitosos Combinación16 : 441 ensayos, 141 ensayos exitosos La diferencia no es estadísticamente significativa, sin embargo, se puede calcular …

8 bayesian  ab-test 

Suponga que la cantidad que queremos inferir es una distribución de probabilidad. Todo lo que sabemos es que la distribución proviene de un conjunto determinado, por ejemplo, por algunos de sus momentos y tenemos una previa .mimiEQQQ El principio de entropía máxima (MEP) dice que que tiene la entropía menos …

8 bayesian  estimation  maximum-entropy 

Supongamos que obtendré algunas muestras de una distribución binomial. Una forma de modelar mi conocimiento previo es con una distribución Beta con parámetros y . Según tengo entendido, esto es equivalente a haber visto "cabezas" veces en trial. Como tal, un buen atajo para hacer la inferencia bayesiana completa es …

8 probability  bayesian  prior  multinomial  dirichlet-distribution 

Estoy tratando de establecer una distribución previa para un metanálisis bayesiano. Tengo la siguiente información sobre una variable aleatoria: Dos observaciones: 3.0, 3.6 Un científico que estudia la variable me ha dicho que , y que valores tan altos como 6 tienen una probabilidad distinta de cero.P(X&lt;2)=P(X&gt;8)=0P(X&lt;2)=P(X&gt;8)=0P(X<2)=P(X>8)=0 He utilizado el …

8 r  distributions  probability  bayesian  optimization 

Estoy interesado en ajustar un modelo similar al análisis factorial en los rendimientos de activos u otros modelos de variables latentes similares. ¿Cuáles son buenos documentos para leer sobre este tema? Estoy particularmente interesado en cómo manejar el hecho de que un modelo de análisis factorial es idéntico bajo un …

8 bayesian  pca  factor-analysis 

Estoy implementando un sistema de calificación para usar en mi sitio web, y creo que el promedio bayesiano es la mejor manera de hacerlo. Cada elemento será calificado en seis categorías diferentes por los usuarios. Sin embargo, no quiero que los artículos con una calificación alta lleguen a la cima, …

8 bayesian 

Bueno, soy ingeniero de día. Aunque la mayor parte de mi trabajo gira en torno al modelado, generalmente hacemos cosas bastante básicas. Un modelo "avanzado" sería una simulación de Monte Carlo validada mediante pruebas R2. Actualmente, en mi campo, hay mucha investigación utilizando análisis logístico y bayesiano. Mi pregunta es, …

8 bayesian  logistic 

Estoy confundido acerca de la forma correcta de escribir la red elástica. Después de leer algunos trabajos de investigación, parece haber tres formas 1) Exp{ -λ1El |βkEl | -λ2β2k}Exp⁡{-λ1El |βkEl |-λ2βk2}\exp\{-\lambda_1|\beta_k|-\lambda_2\beta_k^2\} 2)Exp{ -(λ1El |βkEl | +λ2β2k)σ2√}Exp⁡{-(λ1El |βkEl |+λ2βk2)σ2}\exp\{-\frac{(\lambda_1|\beta_k|+\lambda_2\beta_k^2)}{\sqrt{\sigma^2}}\} 3)Exp{ -(λ1El |βkEl | +λ2β2k)2σ2}Exp⁡{-(λ1El |βkEl |+λ2βk2)2σ2}\exp\{-\frac{(\lambda_1|\beta_k|+\lambda_2\beta_k^2)}{2\sigma^2}\} Simplemente no entiendo la forma …

8 bayesian  mathematical-statistics  gibbs  elastic-net 

Suponga que e son dos variables aleatorias que tienen RV binarias como sus componentes (Por lo tanto, ) y ambas ( y ) son intercambiables, es decir,X=(X1,...,Xn),:(Ω,A,P)→({0,1}n,2{0,1}n)X=(X1,...,Xn),:(Ω,A,P)→({0,1}n,2{0,1}n)X=(X_1, ..., X_n),: (\Omega, A,P)\to (\{0,1\}^n, 2^{{\{0,1\}}^n})Y=(Y1,...,Yn):(Ω,A,P)→({0,1}n,2{0,1}n)Y=(Y1,...,Yn):(Ω,A,P)→({0,1}n,2{0,1}n)Y=(Y_1, ..., Y_n):(\Omega, A,P)\to (\{0,1\}^n, 2^{{\{0,1\}}^n})Xi(ω)∈{0,1},Yi(ω)∈{0,1}Xi(ω)∈{0,1},Yi(ω)∈{0,1}X_i(\omega)\in\{0,1\}, Y_i(\omega) \in \{0,1\}XXXYYYP((X1,...,Xn)=(x1,...,xn))=P((Xσ(1),...,Xσ(n))=(x1,...,xn))P((X1,...,Xn)=(x1,...,xn))=P((Xσ(1),...,Xσ(n))=(x1,...,xn))P((X_1, ..., X_n)=(x_1, ..., x_n))= P((X_{\sigma(1)}, ..., X_{\sigma(n)})=(x_1, ..., x_n)) …

8 bayesian  exchangeability 

Una función de caja negra F:Rnorte→ RF:Rnorte→Rf: \mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R}, que se evalúa puntualmente sujeto al ruido gaussiano, es decir, F( x ) + N( μ ( x ) , σ( x)2)F(X)+norte(μ(X),σ(X)2)f(x) + \mathcal{N}(\mu(x),\sigma(x)^2), puede minimizarse utilizando la optimización bayesiana donde se utiliza un proceso gaussiano como modelo de función …

8 bayesian  optimization  bayesian-optimization 

En "Aprendizaje automático: una perspectiva probabilística" de Kevin Murphy, capítulo 3.2, el autor demuestra el concepto de aprendizaje bayesiano en un ejemplo llamado "juego de números": después de observar muestras de , queremos escoja una hipótesis que describa mejor la regla que generó las muestras. Por ejemplo, "números pares" o …

8 self-study  bayesian  maximum-likelihood  convergence 

TLDR: ¿Las estrías de regresión de placa delgada tienen una interpretación probabilística / bayesiana? Dados pares de entrada-salida , ; Quiero estimar una función siguiente manera donde es una función del núcleo y es un vector de características de tamaño . Los coeficientes y se pueden encontrar resolviendo donde las …

8 regression  bayesian  gaussian-process  smoothing  semiparametric 

Estoy buscando estimar un GLM jerárquico pero con selección de características para determinar qué covariables son relevantes a nivel de población para incluir. Supongamos que tengo grupos con observaciones y posibles covariables. Es decir, tengo una matriz de diseño de covariables , resultados \ boldsymbol {y} _ {(N \ cdot …

8 machine-learning  bayesian  feature-selection  hierarchical-bayesian  shrinkage