Preguntas etiquetadas con bayesian

Digamos que tengo un experimento en el que pruebo el tiempo de reacción de varios sujetos en los que cada sujeto realiza muchas pruebas de tiempo de reacción. En un marco bayesiano, los tiempos de reacción (yyy) podría modelarse mediante un modelo jerárquico con distribución previa tanto a nivel de …

8 bayesian  jags  psychology  hierarchical-bayesian 

Recientemente se publicó una pregunta en un servidor de listas que suscribo para preguntar (¿quizás cínicamente?) Cuando un enfoque bayesiano ha sido crucial para "hacer el trabajo" al abordar las preguntas en el campo de la ecología. Me pregunto, en general, cuándo un enfoque bayesiano ha sido esencial para progresar …

8 bayesian  multilevel-analysis 

Estoy calculando algunas probabilidades condicionales y los intervalos de confianza del 95% asociados. Para muchos de mis casos, tengo recuentos directos de xéxitos fuera de los nensayos (de una tabla de contingencia), por lo que puedo usar un intervalo de confianza binomial, como se proporciona binom.confint(x, n, method='exact')en R. Sin …

8 r  bayesian  confidence-interval  conditional-probability  hidden-markov-model  segmentation  hypothesis-testing  statistical-significance  multiple-comparisons  multiple-regression  r  regression  survey  sample  finite-population  pca  model-selection  dataset  partitioning  clustering  time-series  least-squares  regression  standard-error  causality  r  time-series  outliers  missing-data  machine-learning  svm  hypothesis-testing  discrete-data  r  data-visualization  survey  likert  finance  regression  pca  feature-selection  stepwise-regression  underdetermined  svm  natural-language 

Dado que la estimación posterior de de una probabilidad normal y una gamma inversa antes de es:σ′2σ′2\sigma'^{2}σ2σ2\sigma^2 σ′2∼IG(α+n2,β+∑ni=1(yi−μ)22)σ′2∼IG(α+n2,β+∑i=1n(yi−μ)22)\sigma'^{2}\sim\textrm{IG}\left(\alpha + \frac{n}{2}, \beta +\frac{\sum_{i=1}^n{(y_i-\mu)^2}}{2}\right) que es equivalente a σ′2∼IG(n2,nσ22)σ′2∼IG(n2,nσ22)\sigma'^{2}\sim\textrm{IG}\left( \frac{n}{2}, \frac{n\sigma^2}{2}\right) dado que un débil en elimina y de la ecuación 1:IG(α,β)IG(α,β)\textrm{IG}(\alpha, \beta)σ2σ2\sigma^2αα\alphaββ\beta σ′2∼IG(n2,∑ni=1(yi−μ)22)σ′2∼IG(n2,∑i=1n(yi−μ)22)\sigma'^{2}\sim\textrm{IG}\left( \frac{n}{2}, \frac{\sum_{i=1}^n{(y_i-\mu)^2}}{2}\right) Es evidente que la estimación posterior …

8 bayesian  prior  conjugate-prior 

¿Cómo completo el cuadrado desde el punto donde lo dejé y es correcto hasta ahora? Tengo un previo normal para ββ\beta de la forma p(β|σ2)∼N(0,σ2V)p(β|σ2)∼N(0,σ2V)p(\beta|\sigma^2)\sim \mathcal{N}(0,\sigma^2V), Llegar: p(β|σ2)=(2πσ2V)p2exp[−12σ2βTβ]p(β|σ2)=(2πσ2V)p2exp⁡[−12σ2βTβ]p(\beta|\sigma^2)=(2\pi\sigma^2V)^\frac{p}{2}\exp[-\frac{1}{2\sigma^2}\beta^T\beta] dónde βTββTβ\beta^T\betaes .∑i=1pβ2i∑i=1pβi2\sum\limits_{i=1}^p \beta_i^2 Mi probabilidad tiene una distribución normal para los puntos de datos y de la formap(y|β,σ2)∼N(Bβ,σ2I)p(y|β,σ2)∼N(Bβ,σ2I)p(y|\beta,\sigma^2)\sim\mathcal{N}(B\beta,\sigma^2I) p(y|β,σ2)=(2πσ2V)n2exp[−12σ2(y−Bβ)T(y−Bβ)]p(y|β,σ2)=(2πσ2V)n2exp⁡[−12σ2(y−Bβ)T(y−Bβ)]p(y|\beta,\sigma^2)=(2\pi \sigma^2V)^\frac{n}{2}\exp[-\frac{1}{2\sigma^2}({\bf y}-{\bf …

8 bayesian  normal-distribution  prior  likelihood 

Me gustaría obtener las simulaciones posteriores de los componentes de varianza de un modelo lmer () con la función mcmcsamp (). Cómo hacer ? Por ejemplo, a continuación se muestra el resultado de un ajuste lmer (): > fit Linear mixed model fit by REML Formula: y ~ 1 + …

8 r  bayesian  mixed-model 

El artículo de Wikipedia sobre la distribución Gamma enumera dos métodos de parametrización diferentes, uno de ellos utilizado con frecuencia en la econometría bayesiana con y , es parámetro de forma, es parámetro de velocidad.α>0α>0\alpha>0β>0β>0\beta>0αα\alphaββ\beta X∼Gamma(α,β).X∼Gamma(α,β).X\sim \mathrm{Gamma}(\alpha,\beta). En un libro de texto de econométrica bayesiano escrito por Gary Koop, el …

8 bayesian  econometrics  prior  gamma-distribution 

Deje , , ..., ser iid RV's con rango pero distribución desconocida. (Estoy de acuerdo con suponer que la distribución es continua, etc., si es necesario).X1X1X_1X2X2X_2XnXnX_n[0,1][0,1][0,1] Defina .Sn=X1+⋯+XnSn=X1+⋯+XnS_n = X_1 + \cdots + X_n Me dan y pregunto: ¿Qué puedo inferir, de manera bayesiana, acerca de ?SkSkS_kSnSnS_n Es decir, se …

8 bayesian  inference 

¿Cómo combina un clasificador de conjunto las predicciones de sus clasificadores constituyentes? Tengo dificultades para encontrar una descripción clara. En algunos ejemplos de código que he encontrado, el conjunto solo promedia las predicciones, pero no veo cómo esto podría hacer una "mejor" precisión general. Considere el siguiente caso. Un clasificador …

8 machine-learning  bayesian  random-forest  naive-bayes  ensemble 

Esta puede ser una pregunta elemental, por eso no he podido encontrarla en Stackexchange o Mathoverflow, sin embargo, estoy teniendo problemas con la aritmética involucrada en la actualización de probabilidades usando el teorema de Bayes para un problema en el que estoy trabajando. Antecedentes: Estoy tratando de dar pronósticos de …

8 bayesian 

Primero eche un vistazo al siguiente pequeño problema: Hay dos bombillas indistinguibles A y B. A parpadea en rojo con el problema .8 y azul con el problema .2; B rojo con .2 y azul .8. Ahora con .5 prob se le presenta con A o B. Se supone que …

8 bayesian  binomial 

Publiqué esto a principios de semana y luego retracté la pregunta cuando encontré una buena fuente, no queriendo perder el tiempo de las personas. No he progresado mucho, me temo. Al tratar de ser un buen ciudadano aquí, dejaré el problema lo más claro posible. Sospecho que habrá pocos tomadores. …

8 regression  bayesian  repeated-measures  multilevel-analysis  logistic 

Necesito alguna sugerencia para el método de agrupamiento (clasificación no supervisada) para un proyecto de consultoría. Estoy buscando un método que tenga las siguientes propiedades: El tema de mi estudio tiene tres propiedades. Uno está representado por una matriz de distancia (no euclidiana) y los otros dos están en forma …

8 clustering  bayesian 

En primer lugar, permítanme decir que tuve un curso de estadísticas en la escuela de ingeniería hace 38 años. Así que estoy volando a ciegas aquí. Tengo los resultados de lo que son esencialmente 18 pruebas de diagnóstico separadas para una enfermedad. Cada prueba es binaria: sí / no, sin …

8 classification  bayesian  diagnostic 

Instalé una regresión logística bayesiana en WinBugs y tiene un término de interacción. Algo como esto: Prob(yi=1)=logit−1(a+b1∗xi+b2∗wi+b3∗xi∗wi)Prob(yi=1)=logit−1(a+b1∗xi+b2∗wi+b3∗xi∗wi)\mathrm{Prob}(y_{i}=1) = \mathrm{logit}^{-1} (a + b_{1}*x_{i} + b_{2}*w_{i} + b_{3}*x_{i}*w_{i}) dónde xxx es una variable continua estandarizada, y wwwEs una variable ficticia. En realidad, el modelo es más complicado, pero quiero mantener las cosas …

8 logistic  bayesian  statistical-significance  interaction