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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Quelles sont les améliorations bien connues par rapport aux algorithmes MCMC manuels que les gens utilisent pour l'inférence bayésienne?
Lorsque je code une simulation Monte Carlo pour un problème et que le modèle est assez simple, j'utilise un échantillonnage Gibbs très basique. Lorsqu'il n'est pas possible d'utiliser l'échantillonnage de Gibbs, je code le manuel Metropolis-Hastings que j'ai appris il y a des années. La seule pensée que je lui …
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Introduction à la théorie de la mesure
Je souhaite en savoir plus sur les techniques bayésiennes non paramétriques (et connexes). J'ai une formation en informatique et bien que je n'aie jamais suivi de cours sur la théorie des mesures ou la théorie des probabilités, j'ai eu une formation limitée en probabilités et statistiques. Quelqu'un peut-il recommander une …
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Pourquoi un avant sur la variance est-il considéré comme faible?
Contexte L'un des faibles a priori sur variance les plus couramment utilisés est le gamma inverse avec les paramètres (Gelman 2006) .α=0.001,β=0.001α=0.001,β=0.001\alpha =0.001, \beta=0.001 Cependant, cette distribution a un IC à 90% d'environ .[3×1019,∞][3×1019,∞][3\times10^{19},\infty] library(pscl) sapply(c(0.05, 0.95), function(x) qigamma(x, 0.001, 0.001)) [1] 3.362941e+19 Inf À partir de cela, j'interprète que …
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Des réseaux bayésiens aux réseaux neuronaux: comment transposer une régression multivariée en un réseau multi-sorties
J'ai affaire à un modèle linéaire hiérarchique bayésien , ici le réseau qui le décrit. YYY représente les ventes quotidiennes d'un produit dans un supermarché (observé). XXX est une matrice connue de régresseurs, y compris les prix, les promotions, le jour de la semaine, la météo, les vacances. 1SSS est …
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Comment mettre en commun les moyennes postérieures et les intervalles crédibles après imputation multiple?
J'ai utilisé l'imputation multiple pour obtenir un certain nombre de jeux de données terminés. J'ai utilisé des méthodes bayésiennes sur chacun des ensembles de données terminés pour obtenir des distributions postérieures pour un paramètre (un effet aléatoire). Comment puis-je combiner / regrouper les résultats de ce paramètre? Plus de contexte: …
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Statistiques élémentaires pour les jurés
J'ai été convoqué pour un jury. Je suis conscient de la pertinence des statistiques pour certains procès devant jury. Par exemple, le concept de "taux de base" et son application aux calculs de probabilité est parfois - peut-être toujours - pertinent. Quels sujets statistiques une personne dans ma situation pourrait-elle …
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«Entièrement bayésien» vs «Bayésien»
J'ai appris les statistiques bayésiennes et j'ai souvent lu des articles "nous adoptons une approche bayésienne" ou quelque chose de similaire. J'ai aussi remarqué, moins souvent: "nous adoptons une approche entièrement bayésienne" (c'est moi qui souligne). Y a-t-il une différence entre ces approches dans un sens pratique ou théorique? FWIW, …
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