প্রশ্ন ট্যাগ «bayesian»

কেউ কি জানেন যে কোন বছর এমসিসিএম সাধারণ হয়ে উঠেছে (যেমন, বায়েশিয়ান অনুমানের জন্য একটি জনপ্রিয় পদ্ধতি)? সময়ের সাথে সাথে প্রকাশিত এমসিসি (জার্নাল) নিবন্ধগুলির সংখ্যার একটি লিঙ্ক বিশেষভাবে সহায়ক হবে।

19 bayesian  mcmc  history 

আমার বোধগম্যতা হল প্যারামিটারের মানগুলি অনুমান করার জন্য কোনও বয়েশিয়ান পদ্ধতির ব্যবহার করার সময়: পূর্ববর্তী বিতরণ পূর্ব বিতরণ এবং সম্ভাবনা বিতরণের সংমিশ্রণ। আমরা উত্তরোত্তর বিতরণ থেকে একটি নমুনা তৈরি করে এটি অনুকরণ করি (উদাহরণস্বরূপ, মান উৎপন্ন করতে একটি মহানগর-হেস্টিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে এবং যদি তারা উত্তরোত্তর বিতরণের অন্তর্ভুক্ত হওয়ার সম্ভাবনার …

19 bayesian  inference  simulation  mcmc  posterior 

বেয়েসের সূত্রে: পি( x | a ) = পি( a | x ) পি( এক্স )পি( ক )P(x|a)=P(a|x)P(x)P(a)P(x|a) = \frac{P(a|x) P(x)}{P(a)} উত্তরোত্তর সম্ভাবনা 1 ছাড়িয়ে যাবে?পি( x | ক )P(x|a)P(x|a) আমি মনে করি এটি উদাহরণস্বরূপ, যদি ধরে নেওয়া যায় যে , এবং , এবং । তবে আমি এ সম্পর্কে নিশ্চিত …

18 probability  bayesian  conditional-probability 

আমি পরিসংখ্যান এবং সম্ভাবনা তত্ত্বের লগ-সম্ভাবনার (এবং সম্ভবত আরও সাধারণভাবে লগ-সম্ভাবনা) সর্বব্যাপী গভীর স্তরে বুঝতে চেষ্টা করছি। লগ-সম্ভাবনাগুলি সমস্ত জায়গা জুড়ে থাকে: আমরা সাধারণত বিশ্লেষণের জন্য লগ-সম্ভাবনা নিয়ে কাজ করি (উদাহরণস্বরূপ সর্বাধিককরণের জন্য), ফিশার তথ্য লগ-সম্ভাবনার দ্বিতীয় ডেরাইভেটিভের ক্ষেত্রে সংজ্ঞায়িত করা হয়, এনট্রপি একটি প্রত্যাশিত লগ-সম্ভাবনা , কুলব্যাক-লেবলার ডাইভারজেন্সে লগ-সম্ভাবনা …

18 probability  bayesian  likelihood  log-likelihood 

আমি কেবল ভাবছি যে যদি কোনও মেটা-বিশ্লেষণ অপ্রচলিত হয় তবে প্রথম গবেষণা থেকে শেষ পর্যন্ত বায়েশিয়ান পরিসংখ্যান প্রয়োগ করা হবে কিনা। উদাহরণস্বরূপ, আসুন 20 টি অধ্যয়ন যা বিভিন্ন সময় পয়েন্টে করা হয়েছে তা ধরে নিই। প্রথম অধ্যয়নের অনুমান বা বিতরণটি একটি অপ্রয়োজনীয় পূর্বে দিয়ে করা হয়েছিল । দ্বিতীয় সমীক্ষা পূর্ববর্তী …

18 bayesian  meta-analysis 

এটি কি সত্য যে দুটি এলোমেলো ভেরিয়েবল এবং ,AAABBB E(A∣B)=E(B∣A)E(A)E(B)?E(A∣B)=E(B∣A)E(A)E(B)?E(A\mid B)=E(B\mid A)\frac{E(A)}{E(B)}?

18 bayesian  mathematical-statistics 

সাহিত্যে আমি মাঝে মাঝে এই মন্তব্যে স্তম্ভিত হই, যে ডেটাগুলির উপর নির্ভরশীল প্রিয়ারগুলি বেছে নেওয়ার ক্ষেত্রে (উদাহরণস্বরূপ জেলেনারস জি-প্রি) তাত্ত্বিক দৃষ্টিভঙ্গি থেকে সমালোচনা করা যেতে পারে। যদি পূর্ব থেকে তথ্য থেকে আলাদা না করা হয় তবে সমস্যাটি কোথায়?

18 bayesian  prior  hierarchical-bayesian 

বায়েশিয়ান দর্শনের বিষয়ে একটি ভাল বই কী, অবজেক্টিভিস্টদের বিরুদ্ধে সাবজেক্টিভিস্টদের বিপরীত করে, বায়েসিয়ান পরিসংখ্যানগুলিতে জ্ঞানের রাষ্ট্র হিসাবে সম্ভাবনার দৃষ্টিভঙ্গি ব্যাখ্যা করে? হয়ত সেভেজের বই? প্রথমে আমি ভেবেছিলাম বার্গার (1986) কাজ করতে পারে তবে আমি যা খুঁজছি তা তা নয়। এই জাতীয় একটি বই অনুসন্ধান করা সন্ধানের ফলাফলগুলিতে কেবল তেমন নেতৃত্ব …

18 bayesian  references  philosophical 

বেয়েশিয়ান বনাম ঘন ঘন বিতর্ক সম্পর্কে আমার বোঝা হ'ল ঘনতান্ত্রিক পরিসংখ্যান: (বা দাবি হিসাবে) উদ্দেশ্য হয় বা কমপক্ষে পক্ষপাতহীন সুতরাং বিভিন্ন গবেষক, বিভিন্ন অনুমান ব্যবহার করে এখনও পরিমাণগত তুলনামূলক ফলাফল পেতে পারেন বায়সিয়ান পরিসংখ্যানের সময় "আরও ভাল" পূর্বাভাস (যেমন কম প্রত্যাশিত ক্ষতি) করার দাবি করেছে, কারণ এটি পূর্ববর্তী জ্ঞান (অন্যান্য …

18 bayesian  quality-control 

এটা প্রায়ই, যুক্তি দেওয়া হয় bayesian ফ্রেমওয়ার্ক ব্যাখ্যা একটি বড় সুবিধা আছে যে (frequentist বেশি) কারণ এটি ডেটা দেওয়া একটি প্যারামিটার সম্ভাবনা নির্ণয় - পরিবর্তে পি ( এক্স | θ ) frequentist কাঠামোর মধ্যে যেমন । এ পর্যন্ত সব ঠিকই.p(θ|x)p(θ|x)p(\theta|x)p(x|θ)p(x|θ)p(x|\theta) তবে পুরো সমীকরণটি এর উপর ভিত্তি করে: p(θ|x)=p(x|θ).p(θ)p(x)p(θ|x)=p(x|θ).p(θ)p(x)p(\theta|x) = {p(x|\theta) …

18 bayesian  interpretation  prior  likelihood  posterior 

এটি একটি খুব সাধারণ প্রশ্ন তবে আমি ইন্টারনেট বা কোনও বইয়ের কোথাও এই উত্স খুঁজে পেতে পারি না। আমি একজন বায়সিয়ান কীভাবে একটি বহুবিধ সাধারণ বিতরণ আপডেট করে তা আবিষ্কার করতে চাই। উদাহরণস্বরূপ: এটি কল্পনা করুন P(x|μ,Σ)P(μ)==N(μ,Σ)N(μ0,Σ0).P(x|μ,Σ)=N(μ,Σ)P(μ)=N(μ0,Σ0). \begin{array}{rcl} \mathbb{P}({\bf x}|{\bf μ},{\bf Σ}) & = & N({\bf \mu}, {\bf \Sigma}) \\ …

18 bayesian  normal-distribution  matrix  posterior  linear-algebra 

অ্যালগরিদম সম্পর্কে আমার বোঝাটি নিম্নলিখিত: কোনও ইউ-টার্ন স্যাম্পলার (এনইটিএস) হ্যামিলটোনীয় মন্টি কার্লো পদ্ধতি। এর অর্থ এটি কোনও মার্কোভ চেইন পদ্ধতি নয় এবং এইভাবে, এই অ্যালগরিদম এলোমেলো হাঁটার অংশটিকে এড়িয়ে চলে, যা প্রায়শই অক্ষম এবং ধীরে ধীরে ধীরে ধীরে হিসাবে গণ্য হয়। এলোমেলো হাঁটার পরিবর্তে, NUTS এক্স দৈর্ঘ্যের লাফ দেয়। অ্যালগরিদম …

18 bayesian  monte-carlo  markov-process 

আমি সত্যিই বায়েশিয়ান কৌশল সম্পর্কে জানতে চাই, তাই আমি নিজেকে কিছুটা শেখানোর চেষ্টা করছি। যাইহোক, বাইয়েশিয়ান কৌশলগুলি কখন ফ্রুসিডনিস্ট পদ্ধতির তুলনায় কোনও সুবিধা দিয়ে থাকে তা দেখার জন্য আমার খুব কষ্ট হচ্ছে। উদাহরণস্বরূপ: আমি সাহিত্যে কিছুটা তথ্যপূর্ণ প্রিরিয়ার ব্যবহার করি যখন অন্যরা অ-তথ্যমূলক পূর্বে ব্যবহার করে সে সম্পর্কে কিছুটা দেখেছি। …

18 bayesian  frequentist 

প্রসঙ্গ: গেলম্যানের ৮-স্কুলের উদাহরণে (বায়েসিয়ান ডেটা অ্যানালাইসিস, তৃতীয় সংস্করণ, সিএফ 5.5) কোচিংয়ের প্রভাব পরীক্ষা করে 8 টি স্কুলে আটটি সমান্তরাল পরীক্ষা-নিরীক্ষা রয়েছে। প্রতিটি পরীক্ষায় কোচিংয়ের কার্যকারিতা এবং সংশ্লিষ্ট মানক ত্রুটির জন্য একটি অনুমান পাওয়া যায়। এরপরে লেখকরা কোচিংয়ের প্রভাবের 8 ডেটা পয়েন্টগুলির জন্য একটি শ্রেণিবদ্ধ মডেল তৈরি করেন: yi∼N(θi,sei)θi∼N(μ,τ)yi∼N(θi,sei)θi∼N(μ,τ) y_i …

17 bayesian  hierarchical-bayesian 

লাসো এবং রিজের মতো দণ্ডিত রিগ্রেশন অনুমানকারীরা নির্দিষ্ট কিছু প্রিয়ারের সাথে বায়েশিয়ান অনুমানের সাথে সঙ্গতিপূর্ণ বলে মনে হয়। আমার ধারণা (যেহেতু বায়েশিয়ান পরিসংখ্যান সম্পর্কে আমি যথেষ্ট পরিমাণে জানি না) একটি নির্দিষ্ট টিউনিং প্যারামিটারের জন্য পূর্বের সাথে একটি কংক্রিট উপস্থিত রয়েছে। এখন একটি ঘনত্ববাদী ক্রস বৈধতা দ্বারা সুরক্ষা পরামিতি অনুকূল করতে …

17 bayesian  lasso  ridge-regression