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.

5
Manuel d'économétrie bayésienne
Je suis à la recherche d'un manuel théoriquement rigoureux sur l'économétrie bayésienne, en supposant une solide compréhension de l'économétrie fréquentiste. Je voudrais suggérer un travail par réponse, afin que les recommandations puissent être votées à la hausse ou à la baisse individuellement.
1
Existe-t-il une interprétation bayésienne pour REML?
Une interprétation bayésienne du REML est-elle disponible? À mon intuition, REML a une forte ressemblance avec les procédures d'estimation dites bayésiennes empiriques , et je me demande si une sorte d'équivalence asymptotique (sous une classe appropriée de prieurs, par exemple) a été démontrée. Les Bayes empiriques et REML semblent être …
1
Lasso bayésien vs pointe et dalle
Question: Quels sont les avantages / inconvénients d'utiliser l'un avant l'autre pour la sélection des variables? Supposons que j'ai la probabilité: où je peux mettre l' un des prieurs: ou: w i ∼ π δ 0 + ( 1 - π ) N ( 0 , 100 )y∼N(Xw,σ2I)y∼N(Xw,σ2I)y\sim\mathcal{N}(Xw,\sigma^2I)w i ∼ …
2
Qu'est-ce que le Deep Bayesian Learning?
Qu'est-ce que le Deep Learning Bayésien et comment est-il lié aux statistiques bayésiennes traditionnelles et au Deep Learning traditionnel? Quels sont les principaux concepts et mathématiques impliqués? Puis-je dire que ce sont juste des statistiques bayésiennes non paramétriques? Quels sont ses travaux phares ainsi que ses principaux développements et applications …
3
Faire MCMC: utiliser jags / stan ou l'implémenter moi-même
Je suis nouveau dans la recherche sur les statistiques bayésiennes. J'ai entendu des chercheurs dire que les chercheurs bayésiens mettaient mieux en œuvre MCMC par eux-mêmes plutôt que d'utiliser des outils comme JAGS / Stan. Puis-je demander quel est l'avantage d'implémenter l'algorithme MCMC par soi-même (dans des langages "pas assez …
13 bayesian  mcmc 
1
Théorème de Bayes avec plusieurs conditions
Je ne comprends pas comment cette équation a été dérivée. P(I|M1∩M2)≤P(I)P(I′)⋅P(M1|I)P(M2|I)P(M1|I′)P(M2|I′)P(I|M1∩M2)≤P(I)P(I′)⋅P(M1|I)P(M2|I)P(M1|I′)P(M2|I′)P(I|M_{1}\cap M_{2}) \leq \frac{P(I)}{P(I')}\cdot \frac{P(M_{1}|I)P(M_{2}|I)}{P(M_{1}|I')P(M_{2}|I')} Cette équation est tirée de l'étude "Trial by Probability" où le cas d'OJ Simpson a été donné comme exemple de problème. Le prévenu est jugé pour double meurtre et deux preuves sont présentées contre lui. …
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.