Ao fazer estatísticas freqüentes, há uma longa lista de grandes nomes, como observar os resultados dos testes estatísticos antes de decidir coletar mais dados. Em geral, estou me perguntando se existe uma lista semelhante de não-nos para as metodologias envolvidas nas estatísticas bayesianas, e...
O que acontece quando você não tem uma idéia da distribuição de parâmetros? Que abordagem devemos usar? Na maioria das vezes, pretendemos subestimar se uma determinada variável tem alguma influência sobre a presença / ausência de uma determinada espécie, e a variável é aceita ou não, de acordo com...
Estou tentando construir um modelo em que a resposta seja proporcional (na verdade, é a parcela de votos que um partido obtém nos círculos eleitorais). Sua distribuição não é normal, então decidi modelá-la com uma distribuição beta. Eu também tenho vários preditores. No entanto, não sei como...
Acabei de (re) ler Por que de Gelman (geralmente) não precisamos nos preocupar com múltiplas comparações . Em particular, a seção "Múltiplos resultados e outros desafios" menciona o uso de um modelo hierárquico para situações em que existem várias medidas relacionadas da mesma pessoa / unidade em...
Vou tentar descrever o problema em questão o mais geral possível. Estou modelando observações como uma distribuição categórica com um vetor de probabilidade de parâmetro teta. Então, assumo que o vetor de parâmetro theta segue uma distribuição anterior do Dirichlet com os parâmetros .α1 1, α2, … ,...
Para um problema de regressão logística bayesiana, criei uma distribuição preditiva posterior. Eu coleciono amostras da distribuição preditiva e recebo milhares de amostras de (0,1) para cada observação que tenho. Visualizar a qualidade do ajuste é menos do que interessante, por exemplo: Este...
Estou tentando ajustar um modelo de tempo discreto no R, mas não sei como fazê-lo. Eu li que você pode organizar a variável dependente em linhas diferentes, uma para cada observação no tempo, e usar a glmfunção com um link logit ou cloglog. Neste sentido, tem três colunas: ID, Event(1 ou 0, em...
isso parece uma pergunta muito ingênua, mas estou tendo dificuldades para ver a resposta. Eu tenho um conjunto de 30 valores. Independentemente, obtive um 31º valor. A hipótese nula é que o 31º valor faça parte da mesma distribuição. Alternativa é que é diferente. Eu quero algum tipo de valor de...
O livro de texto primeiro gera alguns dados de 2 classes via: que dá: e então pergunta: Eu tento resolver isso primeiro modelando isso com este modelo gráfico: onde ccc é o rótulo, h(1≤h≤10)h(1≤h≤10)h\,(1\le h \le 10) é o índice da média selecionadamchmhcm_h^c , exxx é o ponto de...
No Rque pudermos "peso antes" uma glmregressão via pesos parâmetro. Por exemplo: glm.D93 <- glm(counts ~ outcome + treatment, family = poisson(), weights=w) Como isso pode ser feito em um JAGSou BUGSmodelo? Encontrei algum artigo discutindo isso, mas nenhum deles fornece um exemplo. Estou...
Temos N amostras, , de uma distribuição uniforme onde é desconhecida. Estime partir dos dados. [ 0 , θ ] θ θXiXiX_i[0,θ][0,θ][0,\theta]θθ\thetaθθ\theta Então, o governo de Bayes ... f(θ|Xi)=f(Xi|θ)f(θ)f(Xi)f(θ|Xi)=f(Xi|θ)f(θ)f(Xi)f(\theta | {X_i}) = \frac{f({X_i}|\theta)f(\theta)}{f({X_i})} e...
Configuração do problema Um dos primeiros problemas de brinquedo nos quais eu queria aplicar o PyMC é o cluster não paramétrico: com alguns dados, modele-os como uma mistura gaussiana e aprenda o número de clusters e a média e covariância de cada cluster. A maior parte do que sei sobre esse método...
Existe uma definição precisa de informações fracamente informativas? Como é diferente de um subjetivo anterior com amplo
Ao estudar a seleção de covariância, li uma vez o exemplo a seguir. Com relação ao seguinte modelo: Sua matriz de covariância e matriz de covariância inversa são dadas a seguir, Eu não entendo por que a independência dos e é decidido pelo covariância inversa aqui?xxxyyy Qual é a lógica...
No modelo misto, assumimos que os efeitos aleatórios (parâmetros) são variáveis aleatórias que seguem distribuições normais. Parece muito semelhante ao método bayesiano, no qual todos os parâmetros são assumidos como aleatórios. Então, o modelo de efeito aleatório é um caso especial do método...
Sou relativamente novo em estatísticas bayesianas e tenho usado recentemente o JAGS para criar modelos bayesianos hierárquicos em diferentes conjuntos de dados. Embora eu esteja muito satisfeito com os resultados (comparado aos modelos padrão de GLM), preciso explicar aos não estatísticos qual é a...
Digamos que tenho o seguinte modelo: Poisson(λ)∼{λ1λ2if t<τif t≥τPoisson(λ)∼{λ1if t<τλ2if t≥τ\text{Poisson}(\lambda) \sim \begin{cases} \lambda_1 & \text{if } t \lt \tau \\ \lambda_2 & \text{if } t \geq \tau \end{cases} E deduzo os posteriores para e mostrados abaixo a partir dos meus...
Estou tentando fazer testes A / B da maneira bayesiana, como em Programação Probabilística para Hackers e testes A / B bayesianos . Ambos os artigos pressupõem que o tomador de decisão decide qual das variantes é melhor com base apenas na probabilidade de algum critério, por exemplo, ; portanto, é...
O problema Quero ajustar os parâmetros do modelo de uma população simples de mistura 2-Gaussiana. Dado todo o hype em torno dos métodos bayesianos, quero entender se, para esse problema, a inferência bayesiana é uma ferramenta melhor que os métodos de ajuste tradicionais. Até agora, o MCMC tem um...
Tanto bayesglm()(no pacote arm R) quanto várias funções no pacote MCMCpack têm como objetivo fazer uma estimativa bayesiana de modelos lineares generalizados, mas não tenho certeza de que eles estejam computando a mesma coisa. As funções do MCMCpack usam a cadeia de Markov Monte Carlo para obter...