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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Mettre un prior sur le paramètre de concentration dans un processus de Dirichlet
La plupart de ces informations sont d'ordre général, passez à la fin si vous en savez déjà assez sur les mélanges de procédés Dirichlet . Supposons que je modélise certaines données comme provenant d'un mélange de processus de Dirichlet, c'est-à-dire que et conditionnel à supposentF∼D(αH)F∼D(αH)F \sim \mathcal D(\alpha H)FFFYi∼iid∫f(y|θ)F(dθ).Yi∼iid∫f(y|θ)F(dθ).Y_i \stackrel …
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Stan fait-il des postérieurs prédictifs?
Stan (en particulier, rstan) a-t-il des installations intégrées pour générer des distributions postérieures prédictives? Il n'est pas difficile de générer la distribution à partir du stan fit, mais je préfère ne pas réinventer la roue.
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«Oubli» du prieur dans le cadre bayésien?
Il est bien connu que comme vous avez plus de preuves (par exemple sous la forme d' exemples pour n iid plus grands ), le prieur bayésien est "oublié", et la plupart des inférences sont affectées par les preuves (ou la probabilité).nnnnnn Il est facile de le voir pour divers …
9 bayesian  prior 
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Distributions sur des sous-ensembles de
Je me demande s'il y a toutes sortes de distributions standard sur des sous - ensembles d'entiers {1,2,...,J}{1,2,...,J}\{1, 2, ..., J\} . De manière équivalente, nous pourrions exprimer cela comme une distribution sur un vecteur de longueur JJJ de résultats binaires, par exemple si J=5J=5J = 5 alors {1,3,5}{1,3,5}\{1, 3, …
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Bootstrap paramétrique, semi-paramétrique et non paramétrique pour les modèles mixtes
Les greffes suivantes sont extraites de cet article . Je suis novice dans le bootstrap et j'essaie d'implémenter le bootstrap paramétrique, semi-paramétrique et non paramétrique pour le modèle mixte linéaire avec le R bootpackage. Code R Voici mon Rcode: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + …
9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 
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Autoriser les données à dicter les priorités, puis exécuter le modèle à l'aide de ces priorités? (p. ex., a priori axés sur les données provenant du même ensemble de données)
Je crois comprendre que nous ne devrions pas autoriser le même ensemble de données que nous analysons à déterminer / définir à quoi ressemblent les distributions antérieures dans une analyse bayésienne. Plus précisément, il est inapproprié de définir des distributions antérieures pour une analyse bayésienne sur la base de statistiques …
9 bayesian  prior 
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Comment effectuer plusieurs tests chi carré post-hoc sur une table 2 X 3?
Mon ensemble de données comprend la mortalité totale ou la survie d'un organisme sur trois types de sites: côtier, médian et extracôtier. Les nombres dans le tableau ci-dessous représentent le nombre de sites. 100% Mortality 100% Survival Inshore 30 31 Midchannel 10 20 Offshore 1 10 Je voudrais savoir si …
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