প্রশ্ন ট্যাগ «bayesian»

ঘনত্ববাদী পরিসংখ্যানগুলিতে, 95% আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানটি একটি বিরতি উত্পাদনকারী প্রক্রিয়া যা যদি অসীম সংখ্যার পুনরাবৃত্তি হয় তবে 95% সময়ের সত্য পরামিতি থাকে। কেন এটি দরকারী? আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানগুলি প্রায়শই ভুল বোঝাবুঝি হয়। এইগুলি হল না একটি বিরতি যে আমরা (যতক্ষণ না আপনি অনুরূপ Bayesian বিশ্বাসযোগ্যতা ব্যবধান ব্যবহার করেছেন) 95% নির্দিষ্ট পরামিতি হয় …

11 hypothesis-testing  bayesian  mathematical-statistics  confidence-interval  frequentist 

আমি প্রায়শই লোকেরা বায়েশিয়ান শ্রেণিবদ্ধ মডেলগুলিতে তথ্য bণ গ্রহণ বা তথ্য ভাগ করে নেওয়ার বিষয়ে কথা বলি। এর প্রকৃত অর্থ কী এবং যদি এটি বায়সিয়ান শ্রেণিবদ্ধ মডেলগুলির জন্য অনন্য তবে আমি এর কোনও সরল উত্তর পাব বলে মনে হয় না। আমি সাজানোর ধারণাটি সাজিয়েছি: আপনার স্তরক্রমের কিছু স্তর একটি সাধারণ …

11 machine-learning  bayesian  multilevel-analysis  terminology  hierarchical-bayesian 

(এই প্রশ্নের দ্বারা অনুপ্রাণিত হয় এই মন্তব্যটি থেকে সিয়ান ।) এটি সুপরিচিত যে পূর্বের বিতরণ যদি π(θ)π(θ)\pi(\theta) যথাযথ হয় এবং সম্ভাবনা L(θ|x)L(θ|x)L(\theta | x) ভালভাবে সংজ্ঞায়িত হয় তবে উত্তরোত্তর বিতরণ π(θ|x)∝π(θ)L(θ|x)π(θ|x)∝π(θ)L(θ|x)\pi(\theta|x)\propto \pi(\theta) L(\theta|x) প্রায় অবশ্যই সঠিক। কিছু ক্ষেত্রে, আমরা পরিবর্তে একটি মেজাজযুক্ত বা ঘৃণ্য সম্ভাবনা ব্যবহার করি, যা ছদ্ম-উত্তরোত্তর দিকে …

11 bayesian  prior  posterior 

বায়েসের অনুমানকারী কি নির্বাচনের পক্ষপাতদুষ্ট থেকে সুরক্ষিত? বেশিরভাগ কাগজপত্র যা উচ্চ মাত্রায় অনুমানের বিষয়ে আলোচনা করে, যেমন পুরো জিনোম সিকোয়েন্স ডেটা, প্রায়শই নির্বাচন পক্ষপাতের বিষয়টি উত্থাপন করবে। বাছাই পক্ষপাতদুটি এই সত্য থেকেই উদ্ভূত হয় যে, যদিও আমাদের কাছে হাজার হাজার সম্ভাব্য ভবিষ্যদ্বাণী রয়েছে মাত্র কয়েকজনকেই নির্বাচিত করা হবে এবং নির্বাচিত …

11 bayesian  feature-selection  bias  unbiased-estimator  conjugate-prior 

আমি বিএসটিএস আর প্যাকেজ সম্পর্কে স্টিভেন স্কটের স্লাইডগুলি পড়ছি (আপনি সেগুলি এখানে পেতে পারেন: স্লাইডগুলি )। এক পর্যায়ে যখন স্ট্রাকচারাল টাইম সিরিজের মডেলটিতে অনেক রেজিস্ট্রারকে অন্তর্ভুক্ত করার বিষয়ে কথা বলার সময় তিনি রিগ্রেশন সহগের স্পাইক এবং স্ল্যাব প্রিয়ারদের পরিচয় করিয়ে দেন এবং বলেছিলেন যে দণ্ডিত পদ্ধতির তুলনায় এগুলি আরও ভাল। …

11 r  bayesian  feature-selection  penalized  bsts 

আমি বায়েশিয়ান স্ট্যাটিস্টিক্সের (আরবি) জন্য বেসিক এমসিএমসি সম্পর্কে ব্যবহারিক এবং তাত্ত্বিক উদাহরণ সহ কিছু কাগজপত্র বা বইগুলি সন্ধান করছি । আমি সিমুলেশন সম্পর্কে কখনও পড়াশোনা করিনি এবং সে কারণেই আমি "বেসিক" তথ্য সন্ধান করছি। আপনি আমাকে কিছু সুপারিশ বা পরামর্শ দিতে পারেন?

11 bayesian  references  mcmc 

দেখে মনে হচ্ছে যে আমাদের বায়েশিয়ান প্যারামিটার অনুমান বা বায়েশীয় হাইপোথিসিস পরীক্ষা করা উচিত কিনা তা নিয়ে বায়েশীয় সম্প্রদায়ের মধ্যে একটি চলমান বিতর্ক চলছে। আমি এই সম্পর্কে মতামত চাওয়া আগ্রহী। এই পদ্ধতির আপেক্ষিক শক্তি এবং দুর্বলতাগুলি কী কী? কোন প্রসঙ্গে অন্যগুলির তুলনায় একটি বেশি উপযুক্ত? আমাদের কী প্যারামিটারের অনুমান এবং …

11 hypothesis-testing  bayesian 

এটি আদর্শ কেস হিসাবে বিবেচনা করা হয় যেখানে বিভাগগুলির অন্তর্গত সম্ভাব্যতা কাঠামোটি পুরোপুরি জানা যায় is বায়েস শ্রেণিবদ্ধের সাথে কেন আমরা সর্বাধিক পারফরম্যান্স অর্জন করতে পারি? এর আনুষ্ঠানিক প্রমাণ / ব্যাখ্যা কী? যেহেতু আমরা সবসময় অন্যান্য শ্রেণিবদ্ধের পারফরম্যান্সের তুলনা করার জন্য বেইস শ্রেণিবদ্ধকে একটি মানদণ্ড হিসাবে ব্যবহার করি।

11 probability  classification  bayesian  bayes 

বোলস্ট্যাডের বায়েশিয়ান স্ট্যাটিস্টিক্সের পরিচিতির একটি অংশ নীচে দেওয়া হয়েছে । আপনার সমস্ত বিশেষজ্ঞের পক্ষে, এটি তুচ্ছ হতে পারে তবে আমি বুঝতে পারি না যে লেখক কীভাবে এই সিদ্ধান্তে পৌঁছে যে । এর কিছু মূল্যের জন্য উত্তরীয় সম্ভাবনা গণনা করার জন্য আমাদের কোনও সংহতকরণ করতে হবে না । আমি দ্বিতীয় প্রকাশটি …

11 distributions  bayesian  beta-distribution  conjugate-prior 

একটি প্যারামিটারের এমএপি অনুমানের সূত্র দেওয়া কেন একটি এমসিসিএম (বা অনুরূপ) পদ্ধতির প্রয়োজন কেন, আমি কেবল ডেরাইভেটিভটি নিতে পারি না, এটি শূন্যে সেট করতে পারি এবং তারপরে প্যারামিটারটির সমাধান করতে পারি না?

11 bayesian  estimation  mcmc 

আমি যখন স্নাতক পরিসংখ্যান সংক্রান্ত অনুমানের ক্লাসে জেফরির সম্পর্কে জানতে পেরেছিলাম তখন আমার অধ্যাপকরা এটিকে এমন এক ধরণের শব্দ বানিয়েছিলেন যে এটি বেশিরভাগ historicalতিহাসিক কারণে আকর্ষণীয় ছিল, বরং যেহেতু কেউ কখনও এটি ব্যবহার করবে না। তারপরে যখন আমি বায়েশিয়ান ডেটা বিশ্লেষণ করলাম, আমাদের কখনই জেফ্রির প্রিরিয়ার ব্যবহার করতে বলা হয়নি। …

11 bayesian  prior  jeffreys-prior 

আমি আমার ডেটাতে বায়েশিয়ান মডেলগুলি চালানোর জন্য পাইএমসি 3 ব্যবহার করছি। আমি বয়েসিয়ান মডেলিংয়ে নতুন তবে এই সাইট থেকে কিছু ব্লগ পোস্ট , উইকিপিডিয়া এবং কিউএ অনুসারে, কোন ডেটা আমার ডেটা উপস্থাপন করে তা সেরা চয়ন করতে সক্ষম হতে বায়েস ফ্যাক্টর এবং বিআইসির মানদণ্ড ব্যবহার করার জন্য এটি একটি বৈধ …

11 bayesian  model-selection  pymc 

আমাকে অবশ্যই স্বীকার করতে হবে যে আমি আমার ক্লাস, আন্ডারগ্রাড বা গ্রেডের কোনওটিতে আগে এই শব্দটির কথা শুনিনি। লজিস্টিক রিগ্রেশন বায়েশিয়ান হওয়ার অর্থ কী? আমি নিয়মিত লজিস্টিক থেকে নীচের মতো বায়েশিয়ান লজিস্টিকের দিকে রূপান্তর সহ একটি ব্যাখ্যা খুঁজছি: লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলটিতে এটি সমীকরণ: ।E(y)=β0+β1x1+...+βnxnE(y)=β0+β1x1+...+βnxnE(y) = \beta_0 + \beta_1x_1 + ... …

11 regression  logistic  bayesian  multiple-regression  generalized-linear-model 

ধরুন, দুটি শ্রেণি C1C1C_1 এবং C2C2C_2 এর একটি বৈশিষ্ট্য xxx এবং এর বিতরণ N(0,0.5)N(0,0.5) \cal{N} (0, 0.5) এবং N(1,0.5)N(1,0.5) \cal{N} (1, 0.5) । নিম্নলিখিত ব্যয় ম্যাট্রিক্সের জন্য যদি আমাদের সমান পূর্ববর্তী P(C1)=P(C2)=0.5P(C1)=P(C2)=0.5P(C_1)=P(C_2)=0.5 : L=[010.50]L=[00.510]L= \begin{bmatrix} 0 & 0.5 \\ 1 & 0 \end{bmatrix} কেন, x0&lt;0.5x0&lt;0.5x_0 < 0.5 ন্যূনতম ঝুঁকি (ব্যয়) …

11 machine-learning  classification  bayesian  normal-distribution  bivariate 

আমি একটি নরমাল-উইশার্টের উত্তরোত্তর আবিষ্কারের জন্য কাজ করছি তবে আমি কোনও একটি পরামিতি (স্কেল ম্যাট্রিক্সের উত্তরবর্তী, নীচে দেখুন) এ আটকে আছি। কেবল প্রসঙ্গ এবং সম্পূর্ণতার জন্য, এখানে মডেল এবং বাকী সমস্ত ডেরাইভেশন রয়েছে: xiμΛ∼N(μ,Λ)∼N(μ0,(κ0Λ)−1)∼W(υ0,W0)xi∼N(μ,Λ)μ∼N(μ0,(κ0Λ)−1)Λ∼W(υ0,W0)\begin{align} x_i &\sim \mathcal{N}(\boldsymbol{\mu}, \boldsymbol{\Lambda})\\ \boldsymbol{\mu} &\sim \mathcal{N}(\boldsymbol{\mu_0}, (\kappa_0 \boldsymbol{\Lambda})^{-1})\\ \boldsymbol{\Lambda} &\sim \mathcal{W}(\upsilon_0, \mathbf{W}_0) \end{align} তিনটি উপাদানের …

11 bayesian  posterior