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,...
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
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,...
(Esta pergunta é inspirada neste comentário de Xi'an .) É sabido que, se a distribuição anterior for adequada e a probabilidade for bem definida, a distribuição posterior é apropriado quase certamente.π(θ)π(θ)\pi(\theta)L(θ|x)L(θ|x)L(\theta |
Frequentemente as pessoas falam sobre empréstimos de informações ou compartilhamento de informações em modelos hierárquicos bayesianos. Não consigo obter uma resposta direta sobre o que isso realmente significa e se é exclusivo dos modelos hierárquicos bayesianos. Eu meio que entendi a idéia:...
Os estimadores de Bayes são imunes ao viés de seleção? A maioria dos trabalhos que discutem estimativas em alta dimensão, por exemplo, dados de sequências genômicas completas, muitas vezes levanta a questão do viés de seleção. O viés de seleção decorre do fato de que, embora tenhamos milhares de...
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...
Parece que a distribuição binomial é muito semelhante em forma à distribuição beta e que posso parametrizar constantes em qualquer um dos pdf para fazê-las parecer iguais. Então, por que precisamos da distribuição beta? É para um propósito específico?
Dada a fórmula para a estimativa MAP de um parâmetro Por que é necessária uma abordagem MCMC (ou similar), eu não poderia simplesmente pegar a derivada, defini-la como zero e depois resolver o
Essa pergunta da comunidade do estouro da matemática pediu "exemplos de argumentos ruins que envolvem a aplicação de teoremas matemáticos em contextos não matemáticos" e produziu uma lista fascinante de matemática aplicada patologicamente. Estou pensando em exemplos semelhantes de usos patológicos...
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 lendo o artigo da teoria de Doug Bates no pacote lme4 de R para entender melhor os detalhes dos modelos mistos e me deparei com um resultado intrigante que eu gostaria de entender melhor sobre o uso da máxima verossimilhança restrita (REML) para estimar a variação . Na seção 3.3, no critério...
Suponha que você tenha uma variável explicativa que representa uma determinada coordenada. Você também tem uma variável de resposta . Agora, podemos combinar as duas variáveis como:X=(X(s1),…,X(sn))X=(X(s1),…,X(sn)){\bf{X}} =
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...
Os estudos de eventos são difundidos em economia e finanças para determinar o efeito de um evento no preço das ações, mas quase sempre são baseados no raciocínio freqüentista. Uma regressão OLS - durante um período de referência distinto da janela de eventos - é geralmente usada para determinar os...