প্রশ্ন ট্যাগ «bayesian»

বিশপের পিআরএমএল বইয়ে তিনি বলেছিলেন যে, ওভারফিট করা সর্বাধিক সম্ভাবনা অনুমানের (এমএলই) সমস্যা এবং বায়েসিয়ান এড়াতে পারেন। তবে আমি মনে করি, মডেল নির্বাচন সম্পর্কে পরামিতি নির্ধারণের জন্য ব্যবহৃত পদ্ধতি সম্পর্কে নয়, ওভারফিটিং আরও বেশি সমস্যা। এটি, ধরুন আমার কাছে একটি ডেটা সেট , যা মাধ্যমে উত্পন্ন হয়েছে , এখন আমি …

12 bayesian  model-selection  overfitting 

আমি একটি ক্লাস্টারিং সমস্যা সমাধানের জন্য বেয়েস ব্যবহার করছি। কিছু গণনা করার পরে আমি দুটি সম্ভাবনার অনুপাত পাওয়ার প্রয়োজনীয়তাটি শেষ করি: P(A)/P(B)P(A)/P(B)P(A)/P(B) প্রাপ্ত পাবে P(H|D)P(H|D)P(H|D) । এই সম্ভাবনাগুলি এই উত্তরে বর্ণিত হিসাবে দুটি পৃথক 2 ডি মাল্টিভারিয়েট কে-ডি-ই সংহত করে প্রাপ্ত করা হয়েছে : পি ( বি ) = ∬ …

12 probability  bayesian  maximum-likelihood  kernel-smoothing 

যাক একটি মূল্নির্ধারক এর বায়েসের ঝুঁকি বোঝাতে δ পূর্বাধিকার থেকে সম্মান সঙ্গে π যাক Π প্যারামিটার স্থান সব গতকাল দেশের সর্বোচ্চ তাপমাত্রা সেট বোঝাতে Θ , এবং দিন Δ সব সেট বোঝাতে (সম্ভবত এলোমেলোভাবে) সিদ্ধান্ত বিধি।r(π,δ)r(π,δ)r(\pi, \delta)δδ\deltaππ\piΠΠ\PiΘΘ\ThetaΔΔ\Delta জন ফন নিউম্যানের মিনিম্যাক্স অসমতার পরিসংখ্যানগত ব্যাখ্যা এটি বলেছে অভিজ্ঞতার স্বাস পাত্তয়াπ∈ পাইয়ের …

12 bayesian  decision-theory  risk 

আমার একটি টাইম সিরিজের ডেটা সেট রয়েছে যাতে আমি কোনও লুকানো মার্কভ মডেল (এইচএমএম) ফিট করার চেষ্টা করছি যাতে তথ্যগুলিতে সুপ্ত রাষ্ট্রের সংখ্যা অনুমান করা যায়। এটি করার জন্য আমার সিউডো কোডটি নিম্নলিখিত: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = "model …

12 r  aic  hidden-markov-model  bic  spss  manova  time-series  r  lme4-nlme  regression  modeling  negative-binomial  bayesian  bugs  state-space-models  hypothesis-testing  data-transformation  factor-analysis  sem 

আমি বর্তমানে কফেসেরায় ডাফনে কলার দ্বারা পিজিএম কোর্স নিচ্ছি। এটিতে, আমরা সাধারণত একটি বায়সিয়ান নেটওয়ার্ককে কারণ এবং প্রভাব পরিচালিত গ্রাফ হিসাবে পরিবর্তনশীলগুলির পর্যবেক্ষণ করা তথ্যের অংশ হিসাবে মডেল করি। তবে পাইএমসি টিউটোরিয়াল এবং উদাহরণগুলিতে আমি সাধারণত দেখতে পাই যে এটি পিজিএম বা ন্যূনতম আমি বিভ্রান্ত হয়ে পড়ে ঠিক তেমনভাবে মডেলিং …

12 bayesian  inference  bayesian-network  pymc 

আপনি কি এইচবিএম বনাম ইবিকে দুটি বিকল্প হিসাবে বিবেচনা করবেন যেখানে হাইপারপ্যারামিটারগুলি "গেমের" নমুনা / আনুমানিক / ইত্যাদি হচ্ছে? " এই দুজনের মধ্যে স্পষ্টভাবে একটি সংযোগ রয়েছে। আপনি কি এইচবিএমকে EB এর চেয়ে আরও "সম্পূর্ণ বায়েশিয়ান" বিবেচনা করবেন? এমন কোনও জায়গা আছে যেখানে আমি দেখতে পাচ্ছি "সম্পূর্ণ বায়েশিয়ান" এবং অন্যান্য …

12 bayesian  empirical-bayes 

বায়েশিয়ানরা কি কখনও যুক্তি দেয় যে তাদের পদ্ধতির ঘন ঘন ঘনত্বকে সাধারণীকরণ করা হয়েছে, কারণ কেউ অ-তথ্যমূলক প্রিয়ার ব্যবহার করতে পারে এবং তাই কোনও সাধারণ ঘন ঘন মডেল কাঠামো পুনরুদ্ধার করতে পারে? কেউ কি আমাকে এমন কোনও জায়গায় রেফার করতে পারেন যেখানে আমি এই যুক্তিটি সম্পর্কে পড়তে পারি, যদি এটি …

12 bayesian  references  frequentist 

কেউ যদি বলেন "এই পদ্ধতিটি এমএলই প্যারামিটারের জন্য পয়েন্ট অনুমানটি ব্যবহার করে যা সর্বাধিক করে তোলে, সুতরাং এটি ঘন ঘনবাদী; এবং আরও এটি বায়েশিয়ান নয়।"P(x|θ)P(x|θ)\mathrm{P}(x|\theta) তুমি কি রাজি? ব্যাকগ্রাউন্ডে আপডেট : আমি সম্প্রতি একটি কাগজ পড়েছি যা ঘনঘনবাদী বলে দাবি করে। আমি তাদের দাবির সাথে একমত নই, সর্বোপরি আমি এটিকে …

12 bayesian  maximum-likelihood  likelihood  frequentist  philosophical 

আমি সম্প্রতি অভিজ্ঞতামূলক বয়েস (কেসেলা, 1985, অভিজ্ঞতা বায়স ডেটা বিশ্লেষণের পরিচিতি) সম্পর্কে পড়তে পেরেছি এবং এটি অনেকটা এলোমেলো প্রভাবের মডেলের মতো দেখেছিল; এতে উভয়ই বিশ্বব্যাপী অনুমানকে সঙ্কুচিত করে। তবে আমি এটি পুরোপুরি পড়িনি ... তাদের মধ্যে মিল এবং পার্থক্য সম্পর্কে কারও কি অন্তর্দৃষ্টি আছে?

12 bayesian  estimation  random-effects-model  steins-phenomenon  empirical-bayes 

এমনকি অ-তথ্যমূলক প্রিয়াররাও কেন? তারা সম্পর্কে তথ্য সরবরাহ করে না । তাহলে কেন তাদের ব্যবহার করবেন? কেন কেবল তথ্যবহুল প্রিয়ার ব্যবহার করবেন না? উদাহরণ স্বরূপ, ধরুন । তারপর একটি অ-তথ্যপূর্ণ পূর্ববর্তী ?θ ∈ [ 0 , 1 ] θ ∼ ইউ ( 0 , 1 ) θθθ\thetaθ∈[0,1]θ∈[0,1] \theta \in [0,1]θ∼U(0,1)θ∼U(0,1)\theta …

12 bayesian  uninformative-prior  jeffreys-prior 

আমার নির্ভরযোগ্যতা পরীক্ষার সাথে যুক্ত একটি জটিল জটিল বিশ্লেষণ সমস্যা রয়েছে এবং বায়সীয় বিশ্লেষণ সমর্থন করার জন্য এমসিএমসি ব্যবহার করে জড়িত বলে মনে হয় (আমার কাছে)। তবে এটি পরামর্শ দেওয়া হয়েছে যে এটি একটি বুটস্ট্র্যাপিং পদ্ধতির ব্যবহার করা আরও উপযুক্ত। কেউ কি এমন কোনও রেফারেন্স (বা তিন) প্রস্তাব দিতে পারেন …

12 bayesian  bootstrap 

দয়া করে আমার পরিসংখ্যানীয় লিঙ্গো কসাইয়ের জন্য ক্ষমা প্রার্থনা করুন :) আমি এখানে বেশ কয়েকটি প্রশ্ন পেয়েছি যা বিজ্ঞাপন সম্পর্কিত এবং হারের মাধ্যমে ক্লিক করে। তবে তাদের মধ্যে কেউই আমার শ্রেণিবিন্যাসের পরিস্থিতি সম্পর্কে বুঝতে আমার খুব বেশি সহায়তা করেনি। একটি সম্পর্কিত প্রশ্ন আছে এই একই শ্রেণিবদ্ধ বায়েশিয়ান মডেল সমতুল্য উপস্থাপনা? …

12 bayesian  binomial  multilevel-analysis 

এটি কম্পিউটেশনাল সায়েন্সেও জিজ্ঞাসা করা হয়েছিল। আমি 11 টি নমুনা সহ একটি স্বাবলম্বীকরণের জন্য কিছু সহগের একটি বয়েসিয়ান অনুমান গণনা করার চেষ্টা করছি: যেখানে mean গড় 0 এবং বৈকল্পিক সহ গাউসিয়ান the ভেক্টরের উপর পূর্ব বিতরণ গড় সহ গাউসিয়ান এবং এর সাথে একটি তির্যক কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্স তির্যক টি এন্ট্রির মধ্যে …

12 bayesian  mathematical-statistics  posterior 

আমি পিএমসির জন্য একটি হাইব্রিড মন্টি কার্লো স্যাম্পলিং অ্যালগরিদম ডিজাইন করছি , এবং আমি এটিকে যথাসম্ভব ফাস এবং বিনামূল্যে করার চেষ্টা করছি, তাই আমি এইচএমসি অ্যালগরিদম ডিজাইনের বিষয়ে ভাল পরামর্শ খুঁজছি। আমি র‌্যাডফোর্ডের জরিপ অধ্যায় এবং বেসকোস ইত্যাদি পড়েছি। আল এর সাম্প্রতিক কাগজটি এইচএমসির সর্বোত্তম (পদক্ষেপের আকার) টিউনিংয়ের জন্য এবং …

12 bayesian  monte-carlo 

সমস্যা: আমি একজন বায়সিয়ান মেটা-বিশ্লেষণে প্রিয়ার এবং ডেটা হিসাবে ব্যবহারের জন্য বিতরণগুলি প্যারামিটারাইজ করছি। সাহিত্যে ডেটা সংক্ষিপ্ত পরিসংখ্যান হিসাবে সরবরাহ করা হয়, প্রায় একচেটিয়াভাবে সাধারণত বিতরণ করা হয় বলে ধরে নেওয়া হয় (যদিও কোনও ভেরিয়েবল <0 হতে পারে না, কিছু অনুপাত, কিছু ভর এবং ইত্যাদি)। আমি দুটি ক্ষেত্রে এসেছি যার …

12 distributions  bayesian  variance  random-variable  meta-analysis