Estou tentando entender o resultado do teorema de Bayes, aplicado ao exemplo clássico da mamografia, com o toque perfeito da mamografia. Isso é, Incidência de câncer: .01.01.01 Probabilidade de uma mamografia positiva, dado o paciente ter câncer: 1 111 Probabilidade de uma mamografia positiva,...
A seguir, um trecho da Introdução às Estatísticas Bayesianas de Bolstad . Para todos os especialistas por aí, isso pode ser trivial, mas não entendo como o autor conclui que não precisamos fazer nenhuma integração para calcular a probabilidade posterior de algum valor de . Entendo a segunda...
Quando soube dos antecedentes de Jeffrey na minha aula de inferência estatística, meus professores fizeram parecer que isso era interessante principalmente por razões históricas, e não porque alguém jamais as usaria. Então, quando fiz a análise de dados bayesiana, nunca nos pediram para usar os...
Ou seja, fazer uma análise seqüencial (você não sabe com antecedência exatamente quantos dados coletará) com métodos freqüentes requer cuidados especiais; você não pode simplesmente coletar dados até que o valor p fique suficientemente pequeno ou que um intervalo de confiança se torne...
O livro bayesiano de Kruschke diz que, com relação ao uso de uma distribuição beta para lançar uma moeda, Por exemplo, se não temos conhecimento prévio além do conhecimento de que a moeda tem um lado da cabeça e um da cauda, isso equivale a ter observado anteriormente uma cabeça e uma cauda,...
Enquanto lia sobre redes bayesianas, me deparei com o termo " cobertor de Markov " e fiquei muito confuso com sua independência em um gráfico de rede bayesiano. O cobertor de Markov diz brevemente que todo nó depende apenas de seus pais, filhos e pais dos filhos [é a área cinza do nó A na...
Foi demonstrado que a escolha do modelo ABC usando fatores Bayes não é recomendada devido à presença de um erro proveniente do uso de estatísticas resumidas. A conclusão deste artigo baseia-se no estudo do comportamento de um método popular para aproximação do fator Bayes (algoritmo 2). É sabido...
Existe alguma interpretação Bayesiana, ML ou MDL de validação cruzada? Posso interpretar a validação cruzada como executando a atualização correta em um anterior especificamente
Devo confessar que nunca ouvi falar desse termo em nenhuma das minhas aulas, graduação ou pós-graduação. O que significa uma regressão logística ser bayesiana? Estou procurando uma explicação com uma transição da logística regular para a logística bayesiana semelhante à seguinte: Esta é a equação...
Estou tentando obter o prior de Jeffreys para uma distribuição binomial negativa. Não consigo ver onde errei, por isso, se alguém puder ajudar a apontar isso, isso seria apreciado. Ok, então a situação é a seguinte: devo comparar as distribuições anteriores obtidas usando um binômio e um binômio...
Eu aprendi anteriormente sobre distribuições de amostras que deram resultados que eram para o estimador, em termos do parâmetro desconhecido. Por exemplo, para as distribuições de amostragem de β 0 e β 1 no modelo de regressão linear Y i = β o + β 1 X i + ε
De acordo com o teorema de Bayes, . Mas, de acordo com meu texto econométrico, ele diz que . Por que é assim? Não entendo por que é ignorado.P ( θ | y ) ∝ P ( y | θ ) P ( θ ) P ( θ ) P ( y )P( y| θ)P( θ ) = P( θ | y) P( y)P(y|θ)P(θ)=P(θ|y)P(y)P(y|\theta)P(\theta) = P(\theta|y)P(y)P( θ | y) ∝ P( y|...
Eu tenho lido sobre estimativa de máxima verossimilhança e estimativa máxima a posteriori e até agora encontrei exemplos concretos apenas com a estimativa de máxima verossimilhança. Encontrei alguns exemplos abstratos de estimativa máxima a posteriori, mas nada concreto ainda com números: S Pode...
Parece que condicionais completos geralmente são bastante difíceis de derivar, mas programas como JAGS e BUGS os derivam automaticamente. Alguém pode explicar como eles geram algoritmos condicionais completos para qualquer especificação arbitrária de
Estou lendo o capítulo 13 "Adventures in Covariance" no ( excelente ) livro Statistical Rethinking de Richard McElreath, onde ele apresenta o seguinte modelo hierárquico: ( Ré uma matriz de correlação) O autor explica que LKJcorré um prior fracamente informativo que funciona como um priorizador...
Minhas perguntas reais estão nos dois últimos parágrafos, mas para motivá-las: Se estou tentando estimar a média de uma variável aleatória que segue uma distribuição Normal com uma variação conhecida, li que colocar um uniforme antes da média resulta em uma distribuição posterior proporcional à...
O mgcvpacote para Rpossui duas funções para ajustar as interações do produto tensorial: te()e ti(). Entendo a divisão básica do trabalho entre os dois (ajustando uma interação não linear versus decompondo essa interação em efeitos principais e uma interação). O que não entendo é o porquê te(x1,...
Gostaria de saber se o intervalo de previsão e o intervalo credível avaliam a mesma coisa. Por exemplo, com uma regressão linear, quando você estima o intervalo de previsão de um valor ajustado, estima os limites do intervalo no qual espera que seu valor caia. Inversamente, para um intervalo de...
Em um modelo hierárquico de dados , onde y ~ de Poisson ( λ ) λ ~ Gama ( α , β ) parece ser típico em prática a escolher os valores ( ct , β ) de tal modo que a média e variância de distribuição gama corresponder aproximadamente a média e variância dos dados y (por exemplo, Clayton e Kaldor,...
No artigo da wikipedia sobre suavização de Laplace (ou suavização aditiva), diz-se que, do ponto de vista bayesiano, isso corresponde ao valor esperado da distribuição posterior, usando uma distribuição simétrica de Dirichlet com o parâmetro como anterior.αα\alpha Estou confuso sobre como isso...