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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Combien payer? Un problème pratique
Ce n'est pas une question de travail à domicile mais un problème réel auquel notre entreprise est confrontée. Très récemment (il y a 2 jours), nous avons commandé la fabrication de 10 000 étiquettes de produits à un revendeur. Le concessionnaire est une personne indépendante. Il fait fabriquer les étiquettes …
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Bayésiens: esclaves de la fonction de vraisemblance?
Dans son livre "All of Statistics", le professeur Larry Wasserman présente l'exemple suivant (11.10, page 188). Supposons que nous ayons une densité telle que , où est un connu (non négatif, intégrable) la fonction, et la constante de normalisation est inconnu .ffff(x)=cg(x)f(x)=cg(x)f(x)=c\,g(x)c > 0gggc>0c>0c>0 Nous nous intéressons aux cas où …
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Pourquoi le Jeffreys avant est-il utile?
Je comprends que le prior de Jeffreys est invariant sous re-paramétrage. Cependant, ce que je ne comprends pas, c'est pourquoi cette propriété est souhaitée. Pourquoi ne voudriez-vous pas que l’avant change avec un changement de variables?
61 bayesian  prior 
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Qui sont fréquentistes?
Nous avions déjà un fil de discussion qui demandait qui étaient des Bayésiens et un autre qui demandait si les fréquentistes étaient bayésiens , mais aucun fil ne demandait directement qui étaient les fréquentistes . Ceci est une question qui a été posée par @whuber en tant que commentaire sur …
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Tutoriel statistiques bayésiennes
J'essaie de prendre de la vitesse dans Bayesian Statistics. J'ai un peu de fond de statistiques (STAT 101) mais pas trop - je pense que je peux comprendre avant, après, et vraisemblance: D. Je ne veux pas lire un manuel bayésien pour l'instant. Je préférerais lire à partir d'une source …
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Pourquoi un Bayésien n'est-il pas autorisé à regarder les résidus?
Dans l'article "Discussion: les écologistes doivent-ils devenir bayésiens?" Brian Dennis donne une vision étonnamment équilibrée et positive des statistiques bayésiennes alors que son objectif semble être de mettre les gens en garde. Cependant, dans un paragraphe, sans aucune citation ni justification, il dit: Les Bayésiens, voyez-vous, ne sont pas autorisés …
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Que dit la matrice inverse de covariance à propos des données? (Intuitivement)
Je suis curieux de connaître la nature de . Quelqu'un peut-il dire quelque chose d'intuitif sur "Que dit propos des données?" Σ - 1Σ−1Σ−1\Sigma^{-1}Σ−1Σ−1\Sigma^{-1} Modifier: Merci pour les réponses Après avoir suivi d'excellents cours, j'aimerais ajouter quelques points: C'est une mesure d'information, c'est-à-dire que est la quantité d'informations le long …
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Interprétation du prédicteur et / ou de la réponse transformé par log
Je me demande si cela fait une différence d'interprétation si seules les variables dépendantes, indépendantes et dépendantes, ou uniquement les variables indépendantes sont transformées par un journal. Considérons le cas de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Je peux interpréter l'IV comme l'augmentation en pourcentage, mais comment cela change-t-il …
46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 
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