Eu estava navegando no repositório do Github para o Pymc e encontrei este notebook: Inferência Variacional: Redes Neurais Bayesianas O autor exalta as virtudes da programação bayesiana / probabilística, mas continua dizendo: Infelizmente, quando se trata de problemas tradicionais de ML, como...
A Análise Bayesiana de Dados (p. 64) diz, sobre um modelo normal : uma densidade anterior vaga e sensível para e σ , assumindo independência anterior dos parâmetros de localização e escala, é uniforme em ( μ , log σ ) ou, equivalente, p ( μ , σ 2 ) ∝ ( σ 2 ) - 1 .μμ\muσσ\sigma( μ ,...
Se bem entendi, nas estatísticas bayesianas, um parâmetro é uma variável aleatória. Ao estimar o parâmetro, uma distribuição anterior é combinada com os dados para produzir uma distribuição posterior. Questão: Todos os pontos de dados (na amostra e na população) são gerados pela mesma...
Considere o Bayesian posterior . Assintoticamente, seu máximo ocorre na estimativa MLE , que apenas maximiza a probabilidade .θ∣Xθ∣X\theta\mid Xθ^θ^\hat \thetaargminθfθ(X)argminθfθ(X)\operatorname{argmin}_\theta\, f_\theta(X) Todos esses conceitos - priores Bayesianos, maximizando a probabilidade...
Estou trabalhando em um problema de inferência de alta dimensão (em torno de 2000 parâmetros do modelo) para o qual somos capazes de executar com precisão a estimativa de MAP encontrando o máximo global do log-posterior usando uma combinação de otimização baseada em gradiente e um algoritmo...
Existem muitas perguntas (como esta ) sobre alguma ambiguidade com a fórmula bayesiana em caso contínuo. p(θ|x)=p(x|θ)⋅p(θ)p(x)p(θ|x)=p(x|θ)⋅p(θ)p(x)p(\theta | x) = \frac{p(x | \theta) \cdot p(\theta)}{p(x)} Muitas vezes, a confusão surge do fato de que a definição da distribuição condicional...
Bem, sou engenheiro de dia. Embora a maior parte do meu trabalho gire em torno da modelagem, geralmente fazemos coisas bem básicas. Um modelo "Avançado" seria uma simulação de Monte Carlo validada usando testes R2. Atualmente, na minha área, existem muitas pesquisas usando análise logística e...
Estou implementando um sistema de classificação para ser usado no meu site e acho que a média bayesiana é a melhor maneira de fazer isso. Cada item será classificado em seis categorias diferentes pelos usuários. Não quero que itens com apenas uma classificação alta atinjam o topo, e é por isso que...
Estou interessado em ajustar um modelo semelhante à análise fatorial sobre retornos de ativos ou outros modelos variáveis latentes semelhantes. Quais são os bons artigos para ler sobre esse tópico? Estou particularmente interessado em como lidar com o fato de um modelo de análise fatorial ser...
Estou tentando declarar uma distribuição anterior para uma meta-análise bayesiana. Eu tenho as seguintes informações sobre uma variável aleatória: Duas observações: 3.0, 3.6 um cientista que estuda a variável me disse que , e que valores tão altos quanto 6 têm probabilidade diferente de...
Suponha que eu receberei algumas amostras de uma distribuição binomial. Uma maneira de modelar meu conhecimento prévio é com uma distribuição Beta com os parâmetros e β . Pelo que entendi, isso é equivalente a ter visto "cabeças" α vezes em testes α + β . Como tal, um bom atalho para fazer a...
Suponha que a quantidade que queremos deduzir seja uma distribuição de probabilidade. Tudo o que sabemos é que a distribuição vem de um conjunto EEE determinado, digamos, por alguns de seus momentos e temos um anterior .QQQ O princípio da entropia máxima (MEP) diz que que possui menos entropia...
... (opcional) no contexto do Google Web Optimizer. Suponha que você tenha dois grupos e uma variável de resposta binária. Agora você obtém o seguinte resultado: Original : 401 tentativas, 125 tentativas bem-sucedidas Combinação16 : 441 tentativas, 141 tentativas bem-sucedidas A diferença não...
Estou interessado em montar uma ANOVA Bayesiana de Dois Fatores em ERROS ou utilizando algum pacote R. Infelizmente, estou tendo dificuldade em encontrar recursos sobre este tópico. Alguma sugestão? Mesmo um artigo descrevendo a abordagem seria
Eu ajustei uma regressão logística bayesiana no WinBugs e ele tem um termo de interação. Algo assim: P r o b (yEu= 1 ) =l o g i t- 1( a +b1∗xEu+b2∗WEu+b3∗xEu∗WEu)Prob(yi=1)=logit−1(a+b1∗xi+b2∗wi+b3∗xi∗wi)\mathrm{Prob}(y_{i}=1) = \mathrm{logit}^{-1} (a + b_{1}*x_{i} + b_{2}*w_{i} +...
Primeiro, deixe-me dizer que eu tinha um curso de estatística na escola de engenharia há 38 anos. Então, eu estou voando cego aqui. Eu tenho os resultados do que são essencialmente 18 testes de diagnóstico separados para uma doença. Cada teste é binário - sim / não, sem limite que pode ser...
Preciso de algumas sugestões para o método de agrupamento (classificação não supervisionada) para um projeto de consultoria. Estou procurando um método que esperançosamente tenha as seguintes propriedades: O assunto do meu estudo tem três propriedades. Um é representado por uma matriz de...
Postei isso no início da semana e retirei a pergunta quando encontrei uma boa fonte, não querendo perder tempo das pessoas. Não tenho feito muito progresso, temo. Ao tentar ser um bom cidadão aqui, tornarei o problema o mais claro possível. Eu suspeito que haverá poucos compradores. Eu tenho um...
Primeiro, dê uma olhada no pequeno problema a seguir: Existem duas lâmpadas indistinguíveis A e B. A pisca a luz vermelha com o prob .8 e azul com o prob .2; B vermelho com 0,2 e azul 0,8. Agora, com 0,5 prob, você recebe A ou B. Você deve observar a cor do flash para fazer uma melhor estimativa...
Essa pode ser uma pergunta elementar e é por isso que não consegui encontrá-la no Stackexchange ou no Mathoverflow, mas estou tendo problemas com a aritmética envolvida na atualização de probabilidades usando o teorema de Bayes para um problema no qual estou trabalhando. Fundo: Estou tentando...