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.

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Plat, conjugué et hyper-prieur. Que sont-ils?
Je lis actuellement sur les méthodes bayésiennes dans le calcul de l'évolution moléculaire par Yang. Dans la section 5.2, il parle des prieurs, et en particulier des non-informatifs / plats / vagues / diffus, conjugués et hyperpriors. Cela pourrait demander une simplification excessive, mais quelqu'un pourrait-il expliquer simplement la différence …
15 bayesian  prior 
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Estimation de la distribution postérieure de la covariance d'un gaussien multivarié
J'ai besoin "d'apprendre" la distribution d'un gaussien bivarié avec peu d'échantillons, mais une bonne hypothèse sur la distribution précédente, donc je voudrais utiliser l'approche bayésienne. J'ai défini mon avant: P(μ)∼N(μ0,Σ0)P(μ)∼N(μ0,Σ0) \mathbf{P}(\mathbf{\mu}) \sim \mathcal{N}(\mathbf{\mu_0},\mathbf{\Sigma_0}) μ0=[00] Σ0=[160027]μ0=[00] Σ0=[160027] \mathbf{\mu_0} = \begin{bmatrix} 0 \\ 0 \end{bmatrix} \ \ \ \mathbf{\Sigma_0} = \begin{bmatrix} 16 …
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Le lien entre les statistiques bayésiennes et la modélisation générative
Quelqu'un peut-il me renvoyer à une bonne référence qui explique le lien entre les statistiques bayésiennes et les techniques de modélisation générative? Pourquoi utilisons-nous habituellement des modèles génératifs avec des techniques bayésiennes? Pourquoi est-il particulièrement intéressant d'utiliser les statistiques bayésiennes en l'absence de données complètes, voire pas du tout? Notez …
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D'où viennent les conditions complètes dans l'échantillonnage de Gibbs?
Les algorithmes MCMC comme l'échantillonnage de Metropolis-Hastings et Gibbs sont des moyens d'échantillonnage à partir des distributions postérieures conjointes. Je pense que je comprends et que je peux mettre en œuvre la métropole-hasting assez facilement - il vous suffit de choisir les points de départ d'une manière ou d'une autre …
15 bayesian  mcmc  gibbs 
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Existe-t-il une méthode standard pour traiter le problème de changement d'étiquette dans l'estimation MCMC des modèles de mélange?
Le changement d'étiquette (c.-à-d. Que la distribution postérieure est invariante à la commutation des étiquettes des composants) est un problème problématique lors de l'utilisation de MCMC pour estimer les modèles de mélange. Existe-t-il une méthodologie standard (comme largement acceptée) pour traiter le problème? S'il n'y a pas d'approche standard, quels …
15 bayesian  mcmc  mixture 
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Constante de normalisation dans le théorème de Bayes
Pr(data)Pr(data)\Pr(\textrm{data}) Pr(parameters∣data)=Pr(data∣parameters)Pr(parameters)Pr(data)Pr(parameters∣data)=Pr(data∣parameters)Pr(parameters)Pr(data)\Pr(\text{parameters} \mid \text{data}) = \frac{\Pr(\textrm{data} \mid \textrm{parameters}) \Pr(\text{parameters})}{\Pr(\text{data})} est appelé une constante de normalisation . C'est quoi exactement? Quel est son objectif? Pourquoi ressemble-t-il à ? Pourquoi cela ne dépend-il pas des paramètres?Pr(data)Pr(data)\Pr(data)
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Y a-t-il plus à la probabilité que le bayésianisme?
En tant qu'étudiant en physique, j'ai fait l'expérience de la conférence «Pourquoi je suis un bayésien» peut-être une demi-douzaine de fois. C'est toujours la même chose - le présentateur explique avec suffisance comment l'interprétation bayésienne est supérieure à l'interprétation fréquentiste prétendument employée par les masses. Ils mentionnent la règle de …
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Quelle méthode de comparaison multiple utiliser pour un modèle lmer: lsmeans ou glht?
J'analyse un ensemble de données à l'aide d'un modèle à effets mixtes avec un effet fixe (condition) et deux effets aléatoires (participant en raison de la conception et de la paire du sujet). Le modèle a été généré avec le lme4package: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Ensuite, j'ai effectué un test de rapport de …
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Hamiltonian Monte Carlo pour les nuls
Pourriez-vous fournir une explication pas à pas du fonctionnement du hamiltonien Monte Carlo? PS: J'ai déjà lu les réponses ici, Hamiltonian Monte Carlo , et ici, Hamiltonian Monte Carlo vs Sequential Monte Carlo , et ici, Hamiltonian Monte Carlo: comment donner un sens à la proposition Metropolis-Hasting? et ils ne …
14 bayesian  hmc 
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Probabilité que l'hypothèse nulle soit vraie
Donc, cela peut être une question courante, mais je n'ai jamais trouvé de réponse satisfaisante. Comment déterminez-vous la probabilité que l'hypothèse nulle soit vraie (ou fausse)? Supposons que vous offriez aux élèves deux versions différentes d'un test et que vous vouliez voir si les versions étaient équivalentes. Vous effectuez un …
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