Questions marquées «bayesian»

L'inférence bayésienne est une méthode d'inférence statistique qui repose sur le traitement des paramètres du modèle comme des variables aléatoires et l'application du théorème de Bayes pour déduire des déclarations de probabilité subjectives sur les paramètres ou les hypothèses, conditionnelles à l'ensemble de données observé.

6
Existe-t-il des exemples où les intervalles crédibles bayésiens sont évidemment inférieurs aux intervalles de confiance fréquentistes
Une question récente sur la différence entre la confiance et les intervalles crédibles m'a amené à relire l'article d'Edwin Jaynes sur ce sujet: Jaynes, ET, 1976. «Intervalles de confiance vs intervalles bayésiens», dans Fondements de la théorie de la probabilité, de l'inférence statistique et des théories statistiques de la science, …
3
Un exemple: régression LASSO utilisant glmnet pour les résultats binaires
Je commence à me familiariser avec l’utilisation de glmnetavec LASSO Regression, où mon résultat d’intérêt est dichotomique. J'ai créé un petit cadre de données fictif ci-dessous: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- …
78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 
10
Existe-t-il une base * mathématique * pour le débat bayésien vs fréquentiste?
Il est dit sur Wikipedia que: les mathématiques [de probabilité] sont largement indépendantes de toute interprétation de probabilité. Question: Alors, si nous voulons être mathématiquement corrects, ne devrions-nous pas rejeter toute interprétation de la probabilité? C'est-à-dire que le bayésien et le fréquentisme sont mathématiquement incorrects? Je n'aime pas la philosophie, …
En utilisant notre site, vous reconnaissez avoir lu et compris notre politique liée aux cookies et notre politique de confidentialité.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.