প্রশ্ন ট্যাগ «bayesian»

পক্ষপাতদুষ্ট মুদ্রার মডেলগুলির সাধারণত একটি প্যারামিটার থাকে । এক সিরিজ থেকে অনুমান করার একটি উপায় - বাইনোমিয়াল সম্ভাবনার সাথে একটি বিটা পূর্ব এবং গণনার উত্তরোত্তর বিতরণ ব্যবহার করা।θθ = পি( মাথা | θ )θ=P(Head|θ)\theta = P(\text{Head} | \theta)θθ\theta আমার সেটিংস, কিছু অদ্ভুত শারীরিক প্রক্রিয়া কারণ আমার মুদ্রা বৈশিষ্ট্য ধীরে ধীরে …

10 time-series  bayesian  kalman-filter 

ধরুন আমার কাছে 'বিশেষজ্ঞ' রয়েছে, যার কাছ থেকে আমি কিছু পরিবর্তনশীল পূর্ববর্তী বিতরণটি প্রকাশ করতে চাই । আমি তাদের সত্যিকারের অর্থ দিয়ে উদ্বুদ্ধ করতে চাই । ধারণা, গতকাল দেশের সর্বোচ্চ তাপমাত্রা প্রকাশ পালন করা হয় এলোপাতাড়ি ভেরিয়েবলের উপলব্ধির , তাহলে তাদের গতকাল দেশের সর্বোচ্চ তাপমাত্রা প্রমাণ মেলে উপর ভিত্তি করে …

10 bayesian  prior 

এই প্রশ্নটি দ্বারা এবং বিশেষত "সমস্যা 3" দ্বারা অনুপ্রাণিত: পোস্টেরিয়র ডিস্ট্রিবিউশনগুলি মেটা-বিশ্লেষণের সাথে অন্তর্ভুক্ত করা আরও কিছুটা কঠিন, যদি না কোনও বিতরণটির ঘনতান্ত্রিক, প্যারাম্যাট্রিক বিবরণ সরবরাহ না করা হয়। আমি সম্প্রতি একটি বায়সিয়ান মডেল - মূলত প্রিয়ার্সের উত্স হিসাবে মেটা-বিশ্লেষণকে অন্তর্ভুক্ত করার বিষয়ে খুব বড় কথা ভাবছিলাম - তবে কীভাবে …

10 bayesian  meta-analysis 

আমার বিদ্যালয়ের বছরগুলিতে এবং বিশ্ববিদ্যালয়ে পরিসংখ্যান সম্পর্কে আমার যথেষ্ট কোর্স ছিল। আমার কাছে সিআই, পি-মান, পরিসংখ্যানগত তাত্পর্য ব্যাখ্যা, একাধিক পরীক্ষা, পারস্পরিক সম্পর্ক, সহজ লিনিয়ার রিগ্রেশন (কমপক্ষে স্কোয়ার সহ) (সাধারণ রৈখিক মডেল) এবং হাইপোথিসিসের সমস্ত পরীক্ষার মতো ধারণাগুলি সম্পর্কে আমার যথেষ্ট ধারণা রয়েছে। আমার আগের দিনগুলির বেশিরভাগ অংশটি বেশিরভাগ গাণিতিকভাবে পরিচয় …

10 bayesian  references  maximum-likelihood  generalized-linear-model 

সমস্যা আমি একটি আর ফাংশন লিখছি যা কোনও পূর্ববর্তী এবং ডেটা প্রদত্ত কোনও পূর্ববর্তী তথ্য ঘনত্বের অনুমান করতে একটি বয়েশিয়ান বিশ্লেষণ করে। আমি যদি ব্যবহারকারীটির পূর্বে পুনর্বিবেচনা করা প্রয়োজন তবে ফাংশনটি একটি সতর্কতা পাঠাতে চাই। এই প্রশ্নে, আমি পূর্বের মূল্যায়ন কীভাবে শিখতে আগ্রহী। পূর্ববর্তী প্রশ্নগুলি অবহিত প্রিয়ারদের ( এখানে এবং …

10 distributions  probability  bayesian 

আমি ডেটা মাইনিংয়ের ক্ষেত্রে কাজ করি এবং পরিসংখ্যানগুলিতে খুব কম ফর্মাল স্কুলিং করেছি। ইদানীং আমি প্রচুর কাজ পড়ছি যা শেখার এবং খনির জন্য বায়সীয় দৃষ্টান্তগুলিতে আলোকপাত করে যা আমি খুব আকর্ষণীয় বলে মনে করি। আমার প্রশ্নটি (বেশ কয়েকটি অংশে), কোনও সমস্যা দেওয়া আছে এমন কোনও সাধারণ কাঠামো রয়েছে যার দ্বারা …

10 bayesian  modeling  references  eda 

বন্ধ । এই প্রশ্নটি মতামত ভিত্তিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে পোস্টটি সম্পাদনা করে সত্য এবং উদ্ধৃতি দিয়ে উত্তর দেওয়া যায় । গত বছর বন্ধ ছিল । শীর্ষ 100 ইউএস নিউজ পরিসংখ্যান প্রোগ্রামের গবেষণা ক্ষেত্রটি ব্রাউজ করে, প্রায় সবগুলিই …

10 bayesian  frequentist 

ডিরিচলেট পোসেস এবং গাউসিয়ান প্রক্রিয়া প্রায়শই "বিতরণ ওভার বিতরণ" বা "বিতরণ ওভার বিতরণ" হিসাবে পরিচিত। সেক্ষেত্রে, আমি কি জিপি এর অধীনে কোনও ফাংশনের ঘনত্ব সম্পর্কে অর্থপূর্ণভাবে কথা বলতে পারি? অর্থাত, গাউসিয়া প্রক্রিয়া বা ডিরিচলেট প্রক্রিয়াটির কোনও সম্ভাবনা ঘনত্বের কিছু ধারণা আছে? যদি এটি না হয়, তবে কোনও কাজটির পূর্ব সম্ভাবনার …

10 machine-learning  probability  bayesian  nonparametric  nonparametric-bayes 

আমি অবাক হই যে শর্তসাপেক্ষ সম্ভাবনাগুলি বাইশিয়ানিজমের পক্ষে স্বতন্ত্র নয়, বা তারা সাধারণ ধারণার চেয়ে বেশি যা স্ট্যাটিস্টিক্স / সম্ভাব্যতার লোকদের মধ্যে বেশ কয়েকটি বিদ্যালয়ের মধ্যে ভাগ করে নেওয়া হয়েছে shared আমি এটি ধরণের বলে ধরে নিয়েছি, কারণ আমি ধরে নিয়েছি যে কেউ এক ধরণের যৌক্তিক নয়, তাই আমি মনে …

10 bayesian  conditional-probability 

আমি যখন কলম্যান ফিল্টার সম্পর্কে পড়া শুরু করি তখন এটি ভেবেছিল যে এটি আরিমা মডেলের একটি বিশেষ ক্ষেত্রে (যথা আরিমা (0,1,1))। তবে বাস্তবে মনে হয় পরিস্থিতি আরও জটিল। সবার আগে, আরিমা পূর্বাভাসের জন্য এবং কলম্যান ফিল্টার ফিল্টারিংয়ের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। কিন্তু তারা কি নিবিড়ভাবে সম্পর্কিত নয়? প্রশ্ন: আরিমা …

10 time-series  bayesian  arima  kalman-filter 

ডিপ লার্নিং এবং ইনফরমেশন বোতলেনেক মূল নীতিটি লেখকগুলিতে ২ য় বিভাগের লেখকদের বিবরণে বলা হয়েছে ) একক নিউরন কেবলমাত্র রৈখিক পৃথকযোগ্য ইনপুটগুলিকে শ্রেণিবদ্ধ করে, কারণ তারা কেবলমাত্র তাদের ইনপুট স্পেসে হাইপারপ্লেনগুলি প্রয়োগ করতে পারে । হাইপারপ্লেনগুলি ইনপুটগুলি বিনোদনের সাথে নিখরচায় রাখার সময় উপাত্তকে সর্বোত্তমভাবে শ্রেণিবদ্ধ করতে পারে।u = w h …

10 bayesian  neural-networks  information-theory 

আমার কাছে তিনটি ভেরিয়েবল সহ একটি ডেটাসেট রয়েছে, যেখানে সমস্ত ভেরিয়েবলগুলি পরিমাণগত হয়। একে , এবং বলি । আমি এমসিএমসির মাধ্যমে বায়েশীয় দৃষ্টিভঙ্গিতে একটি রিগ্রেশন মডেল ফিট করছিyYyx1এক্স1x_1x2এক্স2x_2rjags আমি একটি অনুসন্ধানী বিশ্লেষণ করেছি এবং এর স্ক্র্যাটারপ্লট সুপারিশ করে যে একটি চতুর্ভুজ শব্দটি ব্যবহার করা উচিত। তারপরে আমি দুটি মডেল লাগিয়েছিy×x2Y×এক্স2y\times …

10 bayesian  feature-selection  model-selection  model  credible-interval 

যদি আমি একটি দ্বিপদ সম্ভাব্যতা জন্য পূর্বের একটি জেফ্রিস ব্যবহার পরামিতি তারপর এই একটি ব্যবহার বোঝা বন্টন।θθ\thetaθ∼beta(1/2,1/2)θ∼beta(1/2,1/2)\theta \sim beta(1/2,1/2) আমি যদি রেফারেন্সের নতুন ফ্রেমে তে রূপান্তর করি তবে পরিষ্কারভাবে বিতরণ হিসাবে হয় না ।ϕ=θ2ϕ=θ2\phi = \theta^2ϕϕ\phibeta(1/2,1/2)beta(1/2,1/2)beta(1/2,1/2) আমার প্রশ্নটি কী অর্থে জেফরির পুনর্নির্মাণের আগে আক্রমণকারী? আমি মনে করি সত্যকে সত্য বলে …

10 bayesian  jeffreys-prior 

বা কি পরিস্থিতিতে গ্যারান্টি দেয়? সাধারণভাবে (এবং কেবলমাত্র সাধারণ এবং দ্বিপদী মডেলই নয়) আমি মনে করি যে এই দাবিটি ভেঙে যাওয়ার মূল কারণটি হল যে স্যাম্পলিং মডেল এবং পূর্ববর্তীগুলির মধ্যে অসঙ্গতি রয়েছে, তবে আর কী? আমি এই বিষয়টি দিয়ে শুরু করছি, তাই আমি সহজ উদাহরণগুলির পক্ষে সত্যই প্রশংসা করি

10 bayesian  variance  information-theory 

আমি কীভাবে বায়সীয় লিনিয়ার রিগ্রেশনের উত্তরোত্তর ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিতরণকে মূল্যায়ন করব, এখানে পৃষ্ঠা 3 তে বর্ণিত মৌলিক কেসটি পেরিয়ে কীভাবে নীচে অনুলিপি করব সে সম্পর্কে আমি বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছি । p(y~∣y)=∫p(y~∣β,σ2)p(β,σ2∣y)p(y~∣y)=∫p(y~∣β,σ2)p(β,σ2∣y) p(\tilde y \mid y) = \int p(\tilde y \mid \beta, \sigma^2) p(\beta, \sigma^2 \mid y) মূল কেসটি এই লিনিয়ার রিগ্রেশন …

10 regression  bayesian  predictive-models  prediction  posterior