Nas estatísticas bayesianas, uma distribuição prévia formaliza informações ou conhecimentos (geralmente subjetivos), disponíveis antes que uma amostra seja vista, na forma de uma distribuição de probabilidade. Uma distribuição com propagação grande é usada quando pouco se sabe sobre o (s) parâmetro (s), enquanto uma distribuição anterior mais estreita representa um maior grau de informação.
Em um grupo de estudantes, existem 2 de 18 que são canhotos. Encontre a distribuição posterior de estudantes canhotos na população, assumindo não informação prévia. Resuma os resultados. Segundo a literatura, 5-20% das pessoas são canhotos. Leve essas informações em consideração no seu anterior e...
Inspirado por um comentário desta pergunta : O que consideramos "não informativo" em um prévio - e que informação ainda está contida em um prior supostamente não informativo? Geralmente, vejo o anterior em uma análise em que é uma análise do tipo freqüentista que tenta emprestar algumas partes...
Entendo que o prior de Jeffreys é invariável sob uma parametrização. No entanto, o que não entendo é por que essa propriedade é desejada. Por que você não gostaria que o anterior fosse alterado sob uma alteração de
Gostaria de saber se faz diferença na interpretação se apenas as variáveis dependentes, dependentes e independentes ou apenas as independentes são transformadas em log. Considere o caso de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Eu posso interpretar o IV como o aumento percentual, mas como isso...
Se o interesse é apenas estimar os parâmetros de um modelo (estimativa pontual e / ou intervalo) e as informações anteriores não são confiáveis, fracas (sei que isso é um pouco vago, mas estou tentando estabelecer um cenário em que a escolha de um prior é difícil) ... Por que alguém escolheria usar...
Como devo obter distribuições anteriores de especialistas ao ajustar um modelo
No algoritmo de modelo de tópico do LDA, vi essa suposição. Mas não sei por que escolheu a distribuição Dirichlet? Não sei se podemos usar a distribuição Uniform sobre Multinomial como um
Eu sei que a distribuição beta é conjugada ao binômio. Mas qual é o conjugado anterior ao beta?
Sou muito novo nas estatísticas bayesianas e isso pode ser uma pergunta boba. Mesmo assim: Considere um intervalo credível com um prior que especifique uma distribuição uniforme. Por exemplo, de 0 a 1, em que 0 a 1 representa toda a gama de valores possíveis de um efeito. Nesse caso, um intervalo...
Estou usando o sinal de intercalação para executar uma floresta aleatória validada cruzada em um conjunto de dados. A variável Y é um fator. Não há NaN, Inf ou NA no meu conjunto de dados. No entanto, ao executar a floresta aleatória, recebo Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf...
Li em várias referências que a estimativa de Lasso para o vetor de parâmetro de regressão BBB é equivalente ao modo posterior de BBB no qual a distribuição anterior para cada BiBiB_i é uma distribuição exponencial dupla (também conhecida como distribuição de Laplace). Eu tenho tentado provar isso,...
Considere um Jeffreys anterior onde p(θ)∝|i(θ)|−−−−√p(θ)∝|i(θ)|p(\theta) \propto \sqrt{|i(\theta)|}, ondeiiié a informação de Fisher. Eu continuo vendo esse prior sendo mencionado como um prior não informativo, mas nunca vi um argumento sobre por que ele não é informativo. Afinal, não é um...
Esta é uma pergunta sobre terminologia. Um "anterior vago" é o mesmo que um anterior não informativo ou existe alguma diferença entre os dois? Minha impressão é de que são iguais (de procurar vagas e não informativas juntas), mas não tenho
Ao realizar inferência bayesiana, operamos maximizando nossa função de probabilidade em combinação com as anteriores que temos sobre os parâmetros. Como a probabilidade do log é mais conveniente, maximizamos efetivamente usando um MCMC ou outro que gere as distribuições posteriores (usando um pdf...
Estou escrevendo um pequeno ensaio teórico para um curso de Estatística Bayesiana (em um Mestrado em Economia) sobre antecedentes não informativos e estou tentando entender quais são as etapas no desenvolvimento dessa teoria. Até agora, minha linha do tempo é composta por três etapas principais:...
Atualmente, estou trabalhando em um problema, no qual preciso desenvolver um algoritmo de Monte Carlo em cadeia de Markov (MCMC) para um modelo de espaço de estado. Para poder resolver o problema, recebi a seguinte probabilidade de : p ( τ ) = 2I ( τ > 0) / (1+ τ 2 ). sendo o desvio padrão de...
Eu queria fazer uma pergunta inspirada em uma excelente resposta à pergunta sobre a intuição para a distribuição beta. Eu queria entender melhor a derivação da distribuição anterior da média de rebatidas. Parece que David está fazendo o backup dos parâmetros da média e do intervalo. Supondo que a...
Eu tenho tentado entender a idéia de anteriores conjugados nas estatísticas bayesianas por um tempo, mas simplesmente não entendo. Alguém pode explicar a idéia nos termos mais simples possíveis, talvez usando o "prior gaussiano" como
Sabemos que, no caso de uma distribuição prévia adequada, P(θ∣X)=P(X∣θ)P(θ)P(X)P(θ∣X)=P(X∣θ)P(θ)P(X)P(\theta \mid X) = \dfrac{P(X \mid \theta)P(\theta)}{P(X)} ∝P(X∣θ)P(θ)∝P(X∣θ)P(θ) \propto P(X \mid \theta)P(\theta) . A justificativa usual para esta etapa é que a distribuição marginal de , é...
Eu estava examinando a literatura sobre regularização e frequentemente vejo parágrafos que vinculam a regulatização de L2 ao prior gaussiano e L1 com Laplace centrado em zero. Sei como esses anteriores são, mas não entendo como isso se traduz, por exemplo, em pesos no modelo linear. Em L1, se eu...