Statistiques et Big Data prior

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Aidez-moi à comprendre les distributions bayésiennes antérieures et postérieures

Dans un groupe d’étudiants, 2 sur 18 sont gauchers. Trouver la distribution postérieure des étudiants gauchers dans la population en supposant que les informations ne sont pas antérieures. Résumez les résultats. Selon la littérature, 5 à 20% des gens sont gauchers. Tenez compte de ces informations dans votre précédent et …

125 distributions bayesian prior posterior

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Qu'est-ce qu'un "préalable non informatif"? Peut-on en avoir un avec vraiment aucune information?

Inspiré par un commentaire de cette question : Que considérons-nous comme "non informatif" dans un précédent - et quelles informations sont encore contenues dans un précédent prétendument non informatif? Je vois généralement le prieur dans une analyse où il s’agit d’une analyse de type fréquentiste qui tente d’emprunter de belles …

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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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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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Pourquoi quelqu'un utiliserait-il une approche bayésienne avec un précédent non approprié «non informatif» au lieu de l'approche classique?

Si l’intérêt consiste simplement à estimer les paramètres d’un modèle (estimation ponctuelle et / ou par intervalle) et que les informations préalables ne sont pas fiables, faibles (je sais que cela est un peu vague, mais j’essaie d’établir un scénario où a priori est difficile) ... Pourquoi quelqu'un choisirait-il d'utiliser …

44 bayesian inference prior likelihood information

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Obtenir des priors auprès d'experts

Comment obtenir des distributions préalables d'experts lors de l'ajustement d'un modèle bayésien?

42 bayesian prior elicitation

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Si un intervalle crédible a un avant plat, un intervalle de confiance à 95% est-il égal à un intervalle crédible à 95%?

Je suis très nouveau dans les statistiques bayésiennes, et cela peut être une question stupide. Cependant: Considérons un intervalle crédible avec un a priori qui spécifie une distribution uniforme. Par exemple, de 0 à 1, où 0 à 1 représente la plage complète des valeurs possibles d'un effet. Dans ce …

31 bayesian confidence-interval estimation prior credible-interval

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R: Random Forest lançant NaN / Inf dans l'erreur «appel de fonction étrangère» malgré l'absence de NaN dans l'ensemble de données [fermé]

Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé il y a 2 ans . J'utilise caret pour exécuter une forêt aléatoire validée de façon croisée …

29 r random-forest caret regression prediction fitting social-science poisson-distribution distributions characteristic-function bayesian prior regression normal-distribution interaction nonparametric skewness svm standard-deviation standard-error regression-coefficients igraph natural-language word2vec word-embeddings regression machine-learning sampling r regression machine-learning random-forest ensemble sampling unbiased-estimator proof estimators mse probability conditional-probability bayes anova missing-data neural-networks recommender-system r confidence-interval sample multiple-imputation r time-series forecasting mase

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Pourquoi les prieurs de Jeffreys sont-ils considérés comme non informatifs?

Considérons un Jeffreys avant où , où est l'information de Fisher.jep ( θ ) ∝ | i ( θ ) |----√p(θ)∝|i(θ)|p(\theta) \propto \sqrt{|i(\theta)|}jeii Je continue de voir cette priorité être mentionnée comme une priorité non informative, mais je n'ai jamais vu d'argument pourquoi elle n'est pas informative. Après tout, ce …

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Un prieur vague est-il le même qu'un prieur non informatif?

C'est une question de terminologie. Un «vague a priori» est-il le même qu'un a priori non informatif, ou y a-t-il une différence entre les deux? Mon impression est qu'ils sont identiques (en recherchant ensemble des informations vagues et non informatives), mais je ne peux pas en être certain.

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Pourquoi la pénalité de Lasso est-elle équivalente à la double exponentielle (Laplace) antérieure?

J'ai lu dans un certain nombre de références que l'estimation de Lasso pour le vecteur de paramètre de régression est équivalente au mode postérieur de dans lequel la distribution antérieure pour chaque est une distribution exponentielle double (également connue sous le nom de distribution de Laplace).BBBBBBBiBiB_i J'ai essayé de le …

27 regression bayesian lasso prior regularization

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Les prieurs bayésiens deviennent-ils hors de propos avec un échantillon de grande taille?

Lors de l'inférence bayésienne, nous opérons en maximisant notre fonction de vraisemblance en combinaison avec les a priori que nous avons sur les paramètres. Parce que la log-vraisemblance est plus pratique, nous maximisons efficacement utilisant un MCMC ou autrement ce qui génère les distributions postérieures (en utilisant un pdf pour …

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Histoire de la théorie antérieure non informative

J'écris un court essai théorique pour un cours de statistique bayésienne (dans une maîtrise en économie) sur les priors non informatifs et j'essaie de comprendre quelles sont les étapes du développement de cette théorie. À ce jour, ma chronologie se fait en trois étapes principales: le principe d'indifférence de Laplace …

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Quelles sont les propriétés d'une distribution à moitié de Cauchy?

Je travaille actuellement sur un problème, où j'ai besoin de développer un algorithme de chaîne de Markov Monte Carlo (MCMC) pour un modèle d'espace d'état. Pour pouvoir résoudre le problème, on m'a donné la probabilité suivante de : p ( ) = 2I ( > 0) / (1+ ). étant …

24 distributions bayesian prior state-space-models cauchy

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Moyenne bayésienne au bâton avant

Je voulais poser une question inspirée d' une excellente réponse à la question sur l'intuition pour la distribution bêta. Je voulais mieux comprendre la dérivation de la distribution précédente de la moyenne au bâton. Il semble que David recule les paramètres de la moyenne et de la plage. En supposant …

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