Estou projetando um algoritmo de amostragem Hybrid Monte Carlo para PyMC e estou tentando torná-lo o mais livre possível e geral possível, por isso estou procurando bons conselhos sobre como projetar um algoritmo HMC. Eu li o capítulo da pesquisa de Radford e Beskos et. artigo recente de al. sobre...
Estou lendo sobre distribuições anteriores e calculei Jeffreys antes para uma amostra de variáveis aleatórias normalmente distribuídas com média e variação desconhecidas. De acordo com meus cálculos, o seguinte é válido para Jeffreys anterior: Aqui, sou a matriz de informações de Fisher.Eup ( μ...
Por favor, peço desculpas pelo meu massacre da linguagem estatística :) Encontrei aqui algumas perguntas relacionadas à publicidade e taxas de cliques. Mas nenhum deles me ajudou muito com minha compreensão da minha situação hierárquica. Há uma pergunta relacionada. São essas representações...
Eu tenho um problema de análise de decisão bastante complicado que envolve testes de confiabilidade e a abordagem lógica (para mim) parece envolver o uso do MCMC para apoiar uma análise bayesiana. No entanto, foi sugerido que seria mais apropriado usar uma abordagem de inicialização. Alguém poderia...
θθ\thetaθ ∈ [0,1]θ∈[0,1] \theta \in [0,1]θ ∼U( 0 , 1 )θ∼U(0 0,1)\theta \sim
Recentemente, li sobre Bayes empírico (Casella, 1985, Uma introdução à análise de dados empíricos de Bayes) e parecia muito com o modelo de efeitos aleatórios; em que ambos têm estimativas reduzidas à média global. Mas eu não li completamente ... Alguém tem alguma idéia sobre a semelhança e as...
Se alguém dissesse "Esse método usa o MLE como estimativa de pontos para o parâmetro que maximiza , portanto, é freqüentista; além disso, não é bayesiano".P(x|θ)P(x|θ)\mathrm{P}(x|\theta) você concordaria? Atualização em segundo plano : Recentemente, li um artigo que afirma ser freqüentista....
Quando inferir a precisão matriz de uma distribuição normal usado para gerar vectores de D-dimensionais \ begin {align} \ mathbf {x_i} & \ sim \ mathcal {N} (\ boldsymbol {\ mu, \ Lambda ^ {- 1}}) \\ \ end {align} geralmente colocamos um Wishart antes de \ boldsymbol {\ Lambda}, pois a...
Gostaria de entender o que o código a seguir está fazendo. A pessoa que escreveu o código não trabalha mais aqui e é quase completamente indocumentada. Me pediram para investigá-lo por alguém que pensasse " é um modelo de regressão logística bayesiana " bglm <- function(Y,X) { # Y is a vector...
Atualmente, estou fazendo o curso PGM de Daphne Koller no Coursera. Nesse sentido, geralmente modelamos uma Rede Bayesiana como um gráfico direcionado de causa e efeito das variáveis que fazem parte dos dados observados. Mas, nos tutoriais e exemplos do PyMC, geralmente vejo que não é exatamente...
Eu tenho um conjunto de dados de séries temporais no qual estou tentando ajustar um Modelo de Markov oculto (HMM) para estimar o número de estados latentes nos dados. Meu pseudo-código para fazer isso é o seguinte: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ......
Deixe- denotam o risco de Bayes de um estimador δ com respeito a um prévio π , deixar Π denotar o conjunto de todos os antecedentes sobre o espaço de parâmetros Θ , e deixar Δ denotar o conjunto de todas as regras de decisão (possivelmente randomizados) .r(π,δ)r(π,δ)r(\pi,...
No livro de Gelman & Hill (2007) (Análise de dados usando regressão e modelos multiníveis / hierárquicos), os autores afirmam que a inclusão de parâmetros médios redundantes pode ajudar a acelerar o MCMC. O exemplo dado é um modelo não aninhado de "simulador de vôo" (Eq...
Estou incorporando uma abordagem Bayesian Model Averaging (BMA) em minha pesquisa e em breve apresentarei meu trabalho aos meus colegas. No entanto, o BMA não é tão conhecido no meu campo, então, depois de apresentar a eles toda a teoria e antes de aplicá-la ao meu problema, quero apresentar um...
No teorema bayesiano, , e do livro que estou lendo, é chamado de probabilidade , mas presumo que seja apenas a probabilidade condicional de dado , certo? p(x|y)p ( y| x)= p ( x | y) p ( y)p ( x )p(y|x)=p(x|y)p(y)p(x)p(y|x) = \frac{p(x|y)p(y)}{p(x)}p ( x | y)p(x|y)p(x|y)yxxxyyy A estimativa de...
Estou usando o Bayes para resolver um problema de cluster. Depois de fazer alguns cálculos, acabo com a necessidade de obter a razão de duas probabilidades: P(A)/P(B)P(A)/P(B)P(A)/P(B) para obter P(H|D)P(H|D)P(H|D) . Essas probabilidades são obtidas pela integração de dois KDEs multivariados 2D...
Esta é mais uma questão de história da ciência, mas espero que esteja no tópico aqui. Li que Thomas Bayes só conseguiu descobrir o teorema de Bayes para o caso especial de um uniforme anterior, e mesmo assim ele lutou com ele, aparentemente. Considerando o quão trivial é o teorema geral de Bayes...
No livro PRML de Bishop, ele diz que o excesso de ajuste é um problema com a estimativa de máxima verossimilhança (MLE), e o Bayesian pode evitá-lo. Mas eu acho que o super ajuste é um problema mais sobre a seleção de modelos, não sobre o método usado para fazer a estimativa de parâmetros. Ou...
Queria entender melhor o teste exato de Fisher, então inventei o seguinte exemplo de brinquedo, em que f e m correspondem a homens e mulheres e n e y correspondem a "consumo de refrigerante" como este: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Obviamente, isso é uma simplificação drástica, mas eu não...
Imagine que um pesquisador esteja explorando um conjunto de dados e execute 1000 regressões diferentes e encontre uma relação interessante entre eles. Agora imagine outro pesquisador com os mesmos dados executando apenas 1 regressão, e é o mesmo que o outro pesquisador fez 1000 regressões para...