Dediquei muito tempo ao desenvolvimento de métodos e softwares para validar modelos preditivos no domínio estatístico freqüentista tradicional. Ao colocar mais idéias bayesianas em prática e ensinar, vejo algumas diferenças importantes a serem adotadas. Primeiro, a modelagem preditiva bayesiana...
Acabei de ler sobre a amostragem de Gibbs e o algoritmo Metropolis Hastings e tenho algumas perguntas. Pelo que entendi, no caso da amostragem de Gibbs, se tivermos um grande problema multivariado, coletamos amostras da distribuição condicional, ou seja, amostramos uma variável enquanto mantemos...
Recentemente, comecei a ler "Introdução às Estatísticas Bayesianas" 2ª Edição de Bolstad. Eu tive uma aula de estatística introdutória que cobriu principalmente testes estatísticos e estou quase passando por uma aula de análise de regressão. Que outros livros posso usar para complementar minha...
(Para saber por que escrevi isso, verifique os comentários abaixo da minha resposta a esta pergunta .) Erros do tipo III e teoria da decisão estatística Às vezes, dar a resposta certa à pergunta errada é chamado de erro Tipo III. A teoria da decisão estatística é uma formalização da tomada de...
Eu tenho aprendido sobre estatística bayesiana e frequentemente leio artigos "adotamos uma abordagem bayesiana" ou algo semelhante. Também notei, com menos frequência: "adotamos uma abordagem totalmente bayesiana" (minha ênfase). Existe alguma diferença entre essas abordagens em algum...
Eu usei várias imputações para obter vários conjuntos de dados concluídos. Eu usei métodos bayesianos em cada um dos conjuntos de dados concluídos para obter distribuições posteriores para um parâmetro (um efeito aleatório). Como posso combinar / agrupar os resultados para este...
Estou lidando com um modelo linear hierárquico bayesiano , aqui a rede que o descreve. YYY representa as vendas diárias de um produto em um supermercado (observado). XXX é uma matriz conhecida de regressores, incluindo preços, promoções, dia da semana, clima e feriados. SSS é o nível de...
Fui convocado para o júri. Estou consciente da relevância das estatísticas para alguns julgamentos do júri. Por exemplo, o conceito de "taxa base" e sua aplicação aos cálculos de probabilidade são algumas vezes - talvez sempre - relevantes. Quais tópicos estatísticos uma pessoa em minha situação...
Eu ouvi a noção de que Jaynes afirma que os freqüentadores operam com um "prévio implícito". O que são ou são esses antecedentes implícitos? Isso significa que os modelos freqüentadores são todos casos especiais de modelos bayesianos à espera de serem
Enquanto participava de conferências, houve um esforço dos defensores das estatísticas bayesianas para avaliar os resultados dos experimentos. É considerado mais sensível, apropriado e seletivo em relação a descobertas genuínas (menos falsos positivos) do que as estatísticas freqüentes. Eu...
Eu sei bastante sobre o ajuste de parâmetros contínuos, particularmente métodos baseados em gradiente, mas não muito sobre o ajuste de parâmetros discretos. Quais são os algoritmos / técnicas MCMC comumente usados para ajustar parâmetros discretos? Existem algoritmos bastante gerais e bastante...
Existe uma palavra que significa "inverso da variação"? Ou seja, se tem alta variação, então X tem baixa ... ? Não está interessado em um antônimo próximo (como 'acordo' ou 'similaridade'), mas significa especificamente 1 / σ 2
O artigo The Odds, Continued Updated menciona a história de um pescador de Long Island que literalmente deve sua vida às estatísticas Bayesianas. Aqui está a versão curta: Há dois pescadores em um barco no meio da noite. Enquanto um está dormindo, o outro cai no oceano. O barco continua a andar...
Estou ajustando um HLM Bayesiano no JAGS usando a validação cruzada em dobra k (k = 5). Gostaria de saber se as estimativas do parâmetro são estáveis em todas as dobras. Qual é a melhor forma de fazer isso?ββ\beta Uma idéia é encontrar as diferenças dos posteriores de e ver se 0 está no IC de...
Meu entendimento é que, ao usar uma abordagem bayesiana para estimar valores de parâmetros: A distribuição posterior é a combinação da distribuição anterior e da distribuição de probabilidade. Simulamos isso gerando uma amostra da distribuição posterior (por exemplo, usando um algoritmo...
Estou lendo um artigo em que os autores estão levando de uma discussão sobre estimativa de probabilidade máxima ao Teorema de Bayes, ostensivamente como uma introdução para iniciantes. Como exemplo de probabilidade, eles começam com uma distribuição
Ultimamente tenho pesquisado a visão bayesiana das estatísticas clássicas. Depois de ler sobre o fator Bayes, fiquei me perguntando se a análise de potência é uma necessidade nesta visão das estatísticas. Minha principal razão para me perguntar se esse é o fator Bayes realmente parece ser uma razão...
Estou tentando entender em um nível mais profundo a onipresença da probabilidade logarítmica (e talvez mais geralmente da probabilidade logarítmica) nas estatísticas e na teoria da probabilidade. As probabilidades de log aparecem em todo o lugar: geralmente trabalhamos com a probabilidade de log...
Alguém sabe por que ano o MCMC se tornou comum (isto é, um método popular para a inferência bayesiana)? Um link para o número de artigos publicados no MCMC (diário) ao longo do tempo seria especialmente
Essa é uma pergunta muito simples, mas não consigo encontrar a derivação em nenhum lugar da internet ou de um livro. Gostaria de ver a derivação de como um bayesiano atualiza uma distribuição normal multivariada. Por exemplo: imagine que P(x|μ,Σ)P(μ)==N(μ,Σ)N(μ0,Σ0).P(x|μ,Σ)=N(μ,Σ)P(μ)=N(μ0,Σ0)....