Estou lendo o capítulo 13 "Adventures in Covariance" no ( excelente ) livro Statistical Rethinking de Richard McElreath, onde ele apresenta o seguinte modelo hierárquico: ( Ré uma matriz de correlação) O autor explica que LKJcorré um prior fracamente informativo que funciona como um priorizador...
A seguir, um trecho da Introdução às Estatísticas Bayesianas de Bolstad . Para todos os especialistas por aí, isso pode ser trivial, mas não entendo como o autor conclui que não precisamos fazer nenhuma integração para calcular a probabilidade posterior de algum valor de . Entendo a segunda...
(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 |
Eu tenho uma pergunta sobre a comparação de modelos usando fatores Bayes. Em muitos casos, os estatísticos estão interessados em usar uma abordagem bayesiana com anteriores impróprios (por exemplo, alguns anteriores de Jeffreys e anteriores de referência). Minha pergunta é: nos casos em que a...
Suponha que eu tenho 'especialistas', de quem eu gostaria de obter uma distribuição prévia em alguma variável X . Eu gostaria de motivá-los com dinheiro real . A idéia é obter os anteriores, observar n realizações da variável aleatória X e dividir uma 'bolsa' predeterminada entre os especialistas,...
Tentei executar um modelo Stan sem dados para obter gráficos para as distribuições anteriores. No entanto, isso não parece ser possível, recebo uma mensagem de erro sobre o meu modelo que não contém amostras. Então, existe uma maneira de obter as distribuições anteriores? Talvez seja possível...
Gostaria de saber qual é a diferença entre esses dois tipos de anteriores: Não
Se eu usar um Jeffreys anterior para um parâmetro de probabilidade binomial , isso implica o uso de uma distribuição .θθ\thetaθ ~ b e t um ( 1 / 2 , 1 / 2 )θ∼betuma(1 1/2,1 1/2)\theta \sim beta(1/2,1/2) Se eu me transformar em um novo quadro de referência então claramente também não será...
Ao realizar a regressão linear bayesiana, é preciso atribuir uma prévia para a pista de e interceptar b . Como b é um parâmetro de localização, faz sentido atribuir um uniforme anterior; no entanto, parece-me que a é semelhante a um parâmetro de escala e não parece natural atribuir um uniforme...
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...
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...
Existe uma definição precisa de informações fracamente informativas? Como é diferente de um subjetivo anterior com amplo
Estou estimando várias matrizes de covariância inversa de um conjunto de medidas em diferentes subpopulações usando um wishart anterior em jags / rjags / R. Em vez de especificar uma matriz de escala e graus de liberdade na matriz de covariância inversa anterior (a distribuição wishart), eu...
Como você calcula o apropriado antes se você tem o erro de medição de um instrumento? Este parágrafo é do livro de Cressie "Statistics for Spatio-Temporal Data": Geralmente, algumas informações anteriores estão disponíveis sobre a variação do erro de medição, permitindo que um modelo de...
É bem conhecido que, como você tem mais provas (dizer na forma de maior para n exemplos IID), a Bayesian antes se "esquecido", e mais da inferência é impactado pela evidência (ou a probabilidade).nnnnnn É fácil vê-lo em vários casos específicos (como Bernoulli com Beta anterior ou outro tipo de...
Surpreende-me o fato de não encontrar artigos / palestras sobre como incorporar distribuições de probabilidade de classe anterior em classificadores como Regressão logística ou Floresta aleatória. Então, minha pergunta é: Como incorporar a Distribuição de Probabilidade de Classe Anterior em...
Eu sei que o prior de Zellner está usando dados para definir informações anteriores, mas, na verdade, todo o modelo depende dos dados. Existe algum outro
Exemplos: Eu tenho uma frase na descrição do trabalho: "Java senior engineer in UK". Eu quero usar um modelo de aprendizado profundo para prever em duas categorias: English e IT jobs. Se eu usar o modelo de classificação tradicional, ele poderá prever apenas 1 rótulo com softmaxfunção na última...
Eu estava tentando reaprender as estatísticas bayesianas (toda vez que achava que finalmente as recebia, surge outra coisa que não havia considerado antes ...), mas não estava claro (para mim) o que o processo de geração de dados na estrutura bayesiana, na verdade é. A estrutura frequentista é...
Isso pode ser um pouco de uma pergunta filosófica, mas aqui vamos nós: Na teoria da decisão, o risco de um estimador de Bayes para é definido com relação a uma distribuição anterior on .θ∈q¸qθ^( X )θ^(x)\hat\theta(x)θ ∈ Θθ∈Θ\theta\in\Thetaππ\piΘΘ\Theta Agora, por um lado, para que o verdadeiro...