Em certos casos, o Jeffreys anterior para um modelo multidimensional completo é geralmente considerado inadequado, por exemplo: (onde , com e desconhecido), onde o anterior a seguir é preferido (para o Jeffreys anterior completo ): que é o Jeffreys obtido anteriormente ao manter fixo (e da...
Geralmente, um intervalo de confiança com cobertura de 95% é muito semelhante a um intervalo credível que contém 95% da densidade posterior. Isso acontece quando o prior é uniforme ou quase uniforme no último caso. Assim, um intervalo de confiança geralmente pode ser usado para aproximar um...
Para meu entendimento (muito básico), Naive Bayes estima probabilidades com base nas frequências de classe de cada recurso nos dados de treinamento. Mas como calcula a frequência de variáveis contínuas? E ao fazer previsões, como classifica uma nova observação que pode não ter os mesmos valores...
Estou procurando um livro teoricamente rigoroso sobre econometria bayesiana, assumindo uma sólida compreensão da econometria freqüentista. Gostaria de sugerir um trabalho por resposta, para que as recomendações possam ser votadas para cima ou para baixo
Eu estava lendo sobre o cálculo da estimativa imparcial do desvio padrão e a fonte que li declarada (...) exceto em algumas situações importantes, a tarefa tem pouca relevância para aplicações de estatística, uma vez que sua necessidade é evitada por procedimentos padrão, como o uso de testes...
Eu queria saber qual pacote estatístico de software vocês recomendam para executar a inferência bayesiana. Por exemplo, eu sei que você pode executar o openBUGS ou o winBUGS como autônomo ou também pode chamá-los de R. Mas o R também possui vários de seus próprios pacotes (MCMCPack, BACCO), que...
P: Qual é a maneira padrão de agrupar dados usando um Processo Dirichlet? Ao usar Gibbs, os clusters de amostragem aparecem e desaparecem durante a amostragem. Além disso, temos um problema de identificabilidade, uma vez que a distribuição posterior é invariável às remarcações de cluster....
Antecedentes: Atualmente, estou trabalhando para comparar vários modelos hierárquicos bayesianos. Os dados são medidas numéricas de bem-estar do participante ie tempo j . Eu tenho cerca de 1000 participantes e 5 a 10 observações por participante.yeu jyEujy_{ij}EuEuijjj Como na maioria dos...
Está disponível uma interpretação bayesiana de REML? Para minha intuição, REML tem uma forte semelhança com os chamados procedimentos empíricos de estimativa de Bayes , e me pergunto se algum tipo de equivalência assintótica (sob alguma classe adequada de priores, digamos) foi demonstrada. Tanto...
Fechadas. Esta questão está fora de tópico . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela esteja no tópico de Validação cruzada. Fechado há 2 anos . Eu tenho um conjunto de dados bastante...
Eu pensei que poderia brincar com alguma seleção de variáveis bayesianas, seguindo um bom post no blog e os trabalhos relacionados. Escrevi um programa em rjags (onde sou um novato) e busquei dados de preços para a Exxon Mobil, além de algumas coisas que dificilmente explicam seus retornos (por...
Imagine a seguinte configuração: Você tem 2 moedas, a moeda A que é garantida como justa e a moeda B que pode ou não ser justa. Você é solicitado a fazer 100 lançamentos de moedas, e seu objetivo é maximizar o número de caras . Sua informação prévia sobre a moeda B é que ela foi lançada 3 vezes e...
Costumo ouvir a afirmação de que as estatísticas bayesianas podem ser altamente subjetivas. O argumento principal é que a inferência depende da escolha de um prior (mesmo que alguém possa usar o princípio de indiferença ou entropia máxima para escolher um prior). Em comparação, afirma a alegação,...
Eu estava passando por algumas palestras relacionadas ao MCMC. No entanto, não encontro um bom exemplo de como é usado. Alguém pode me dar um exemplo concreto. Tudo o que vejo é que eles administram uma cadeia de Markov e dizem que sua distribuição estacionária é a distribuição desejada. Quero um...
Alguém pode explicar a principal idéia por trás dos métodos Hamiltonianos de Monte Carlo e em quais casos eles produzirão melhores resultados do que os métodos de Markov Chain Monte
Fechadas. Esta questão está fora de tópico . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela esteja no tópico de Validação cruzada. Fechado há 11 meses . Estou seguindo um curso de estatística...
Portanto, sabemos que a pesquisa aleatória funciona melhor que a pesquisa em grade, mas uma abordagem mais recente é a otimização bayesiana (usando processos gaussianos). Procurei uma comparação entre os dois e não encontrei nada. Eu sei que no cs231n de Stanford eles mencionam apenas pesquisa...
Estou tentando executar um logit bayesiano nos dados aqui . Estou usando bayesglm()no armpacote em R. A codificação é direta o suficiente: df = read.csv("http://dl.dropbox.com/u/1791181/bayesglm.csv", header=T) library(arm) model = bayesglm(PASS ~ SEX + HIGH, family=binomial(link="logit"),...
Suponha que tenhamos um conjunto de pontos . Cada ponto é gerado usando a distribuição Para obter posterior para , escrevemos p (x | \ mathbf {y}) \ propto p (\ mathbf {y} | x) p (x) = p (x) \ prod_ {i = 1} ^ N p (y_i x) De acordo com o artigo de Minka na expectativa de propagação precisamos 2...
Estou reproduzindo do zero os resultados na Seção 4.2.1 de Probabilidade marginal da produção de Gibbs Siddhartha Chib Jornal da Associação Estatística Americana, vol. 90, No. 432. (Dec., 1995), pp. 1313-1321. É uma mistura de modelos normais com o número conhecido de componentes. k ≥...