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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Modélisation bayésienne utilisant la normale multivariée avec la covariable
Supposons que vous ayez une variable explicative où représente une coordonnée donnée. Vous avez également une variable de réponse . Maintenant, nous pouvons combiner les deux variables comme:X=(X(s1),…,X(sn))X=(X(s1),…,X(sn)){\bf{X}} = \left(X(s_{1}),\ldots,X(s_{n})\right)sssY=(Y(s1),…,Y(sn))Y=(Y(s1),…,Y(sn)){\bf{Y}} = \left(Y(s_{1}),\ldots,Y(s_{n})\right) W(s)=(X(s)Y(s))∼N(μ(s),T)W(s)=(X(s)Y(s))∼N(μ(s),T){\bf{W}}({\bf{s}}) = \left( \begin{array}{ccc}X(s) \\ Y(s) \end{array} \right) \sim N(\boldsymbol{\mu}(s), T) Dans ce cas, nous choisissons simplement μ(s)=(μ1μ2)Tμ(s)=(μ1μ2)T\boldsymbol{\mu}(s) …
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Exemples de mauvaise application du théorème de Bayes
Cette question de la communauté Math Overflow demandait des "exemples de mauvais arguments qui impliquent l'application de théorèmes mathématiques dans des contextes non mathématiques" et a produit une liste fascinante de mathématiques appliquées pathologiquement. Je m'interroge sur des exemples similaires d'utilisations pathologiques de l'inférence bayésienne. Quelqu'un a-t-il rencontré des articles …
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Étant donné que la distribution bêta est similaire dans sa forme au binôme, pourquoi avons-nous besoin de la distribution bêta?
Il semble que la distribution binomiale soit très similaire dans sa forme à la distribution bêta et que je puisse re-paramétrer les constantes sur l'un ou l'autre des fichiers pdf pour les rendre identiques. Alors, pourquoi avons-nous besoin de la distribution bêta? Est-ce dans un but précis? Merci!
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Comment des programmes comme BUGS / JAGS déterminent-ils automatiquement les distributions conditionnelles pour l'échantillonnage de Gibbs?
Il semble que les conditions complètes soient souvent assez difficiles à dériver, mais des programmes comme JAGS et BUGS les dérivent automatiquement. Quelqu'un peut-il expliquer comment il génère algorithmiquement des conditions complètes pour toute spécification de modèle arbitraire?
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Exemple d'estimation maximale a posteriori
J'ai lu à propos de l'estimation du maximum de vraisemblance et de l'estimation maximum a posteriori et jusqu'à présent, je n'ai rencontré d'exemples concrets qu'avec l'estimation du maximum de vraisemblance. J'ai trouvé quelques exemples abstraits d'estimation maximale a posteriori, mais rien de concret pour l'instant avec des chiffres: S Cela …
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Distribution d'échantillonnage des coefficients de régression
J'ai précédemment appris sur les distributions d'échantillonnage qui ont donné des résultats qui étaient pour l'estimateur, en termes de paramètre inconnu. Par exemple, pour les distributions d'échantillonnage de et dans le modèle de régression linéaire β 1Yi=βo+β1Xi+εiβ^0β^0\hat\beta_0β^1β^1\hat\beta_1Yi=βo+β1Xi+εiYi=βo+β1Xi+εiY_i = \beta_o + \beta_1 X_i + \varepsilon_i β^0∼N(β0, σ2(1n+x¯2Sxx))β^0∼N(β0, σ2(1n+x¯2Sxx)) \hat{\beta}_0 \sim \mathcal …
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Neg Binomial et le Prieur des Jeffreys
J'essaie d'obtenir le prior de Jeffreys pour une distribution binomiale négative. Je ne vois pas où je me trompe, donc si quelqu'un pouvait aider à le souligner, ce serait apprécié. D'accord, la situation est la suivante: je dois comparer les distributions antérieures obtenues à l'aide d'un binôme et d'un binôme …
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Sélection du modèle ABC
Il a été démontré que le choix du modèle ABC utilisant des facteurs de Bayes n'est pas recommandé en raison de la présence d'une erreur provenant de l'utilisation de statistiques sommaires. La conclusion de cet article repose sur l'étude du comportement d'une méthode populaire d'approximation du facteur Bayes (algorithme 2). …
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