প্রশ্ন ট্যাগ «bayesian»

আমি বর্তমানে আরএর থেকে জেএজিএস ব্যবহার করে বায়বীয় মডেলগুলির হাইয়ারার্কিকাল মডেলগুলি এবং পাইথন ( "হ্যাকারদের জন্য বয়েসিয়ান পদ্ধতি" ) ব্যবহার করে পিমক শিখছি । আমি এই পোস্টটি থেকে কিছুটা স্বজ্ঞাততা পেতে পারি : "আপনি সংখ্যার একটি গাদা দিয়ে শেষ করবেন যা দেখে মনে হচ্ছে" যেন "আপনি যে জটিল বিতরণ সম্পর্কে …

9 bayesian  mcmc  expectation-maximization 

ফাইলোজেনেটিক্সে, প্রায়শই এমএলই বা বায়েশিয়ান বিশ্লেষণ ব্যবহার করে ফাইলেজেনেটিক গাছগুলি নির্মিত হয়। প্রায়শই, একটি ফ্ল্যাট পূর্বে বায়েশিয়ান প্রাক্কলনে ব্যবহৃত হয়। যেমনটি আমি এটি বুঝতে পারি, একটি বায়সিয়ান অনুমান একটি সম্ভাবনা অনুমান যা পূর্বে অন্তর্ভুক্ত করে। আমার প্রশ্ন হ'ল, আপনি যদি ফ্ল্যাট আগে ব্যবহার করেন তবে এটি কি সম্ভাবনা বিশ্লেষণের থেকে …

9 bayesian  confidence-interval  maximum-likelihood  likelihood  phylogeny 

আপনার যদি কোনও উপকরণের পরিমাপের ত্রুটি থাকে তবে আপনি কীভাবে উপযুক্তকে গণনা করবেন? এই অনুচ্ছেদটি ক্রিসির "স্ট্যাটিস্টিকস ফর স্প্যাটিয়ো-টেম্পোরাল ডেটা" থেকে এসেছে: প্রায়শই এমন ঘটনা ঘটে যে পরিমাপ-ত্রুটির বৈকল্পিকতা সম্পর্কিত কিছু পূর্বের তথ্য পাওয়া যায়, যার ফলে মোটামুটি তথ্যবহুল পরামিতি মডেল নির্দিষ্ট করা যায়। উদাহরণস্বরূপ, যদি আমরা শর্তসাপেক্ষে স্বাধীন পরিমাপের …

9 bayesian  standard-error  error  prior  measurement-error 

আমি জুডিয়া পার্লের "কার্যকারিতা" (দ্বিতীয় সংস্করণ ২০০৯) এবং বিভাগ ১.১.৫ শর্তসাপেক্ষে শর্তাধীন স্বাধীনতা এবং গ্রাফয়েডগুলি পড়ছি: শর্তাধীন স্বাধীনতা সম্পর্কের (X_ || _Y | জেড) দ্বারা সন্তুষ্ট বৈশিষ্ট্যের নীচে (আংশিক) তালিকাটি নীচে দেওয়া হয়েছে। প্রতিসম: (এক্স_ || _ ওয়াই | জেড) ==> (ওয়াই_ || _ এক্স | জেড)। পচন: (X_ || …

9 self-study  bayesian 

আমি ক্রুশকের ডুং বায়েশিয়ান ডেটা অ্যানালাইসিসের উদাহরণগুলির মধ্যে কাজ করছি , বিশেষ করে সিএইচ-তে পোয়েসন এক্সফোনেনশিয়াল আনোভা । 22, যা তিনি কন্টিনজেন্সি টেবিলগুলির জন্য স্বাধীনতার ঘন ঘন ঘনবাদী চি-বর্গ পরীক্ষার বিকল্প হিসাবে উপস্থাপন করেন। আমি দেখতে পাচ্ছি যে পরিবর্তনগুলি স্বতন্ত্র থাকলে (যেমন, এইচডিআই শূন্য বাদ দিলে) প্রত্যাশার চেয়ে কম বা …

9 r  bayesian  effect-size  contingency-tables 

আমি বয়েস কোর্সে একটি ইন্ট্রো নিচ্ছি এবং ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ বিতরণ বুঝতে আমার কিছুটা সমস্যা হচ্ছে। আমি বুঝতে পারি যে সেগুলি কেন কার্যকর এবং আমি সংজ্ঞাটির সাথে পরিচিত, তবে এমন কিছু জিনিস রয়েছে যা আমি বেশ বুঝতে পারি না। 1) কীভাবে নতুন পর্যবেক্ষণের ভেক্টরের সঠিক অনুমানমূলক বিতরণ পাবেন মনে করুন যে আমরা …

9 bayesian  prediction 

গাণিতিক দৃষ্টিকোণ থেকে বেয়েসের উপপাদ্যটি আমার কাছে নিখুঁতভাবে অনুধাবন করে (অর্থাত্ উদ্ভূত ও প্রমাণিত), তবে যা আমি জানি না তা হল কোনও ভাল জ্যামিতিক বা গ্রাফিক্যাল যুক্তি আছে যা বায়েসের উপপাদ্যকে ব্যাখ্যা করার জন্য দেখানো যেতে পারে। আমি এর উত্তরের জন্য গুগলিংয়ের চেষ্টা করেছিলাম এবং আশ্চর্যরকমভাবে আমি এটিতে কিছুই খুঁজে …

9 bayesian  bayes  geometry 

আমি বিভিন্ন পয়েন্টের অনুমানের পদ্ধতিগুলি অধ্যয়ন করছি এবং পড়ছি যে এমএপি বনাম এমএল অনুমানগুলি ব্যবহার করার সময়, যখন আমরা "ইউনিফর্ম পূর্বে" ব্যবহার করি তখন অনুমানগুলি অভিন্ন হয়। কেউ কি "ইউনিফর্ম" পূর্বে কী তা ব্যাখ্যা করতে পারে এবং এমএপি এবং এমএল অনুমানকগুলি কখন একই হবে তার কয়েকটি (সাধারণ) উদাহরণ দিতে পারে?

9 machine-learning  probability  bayesian  estimation  maximum-likelihood 

বলুন আমি একটি নির্দিষ্ট স্বাস্থ্য ব্যবস্থার দিকে তাকিয়ে একটি বিশ্লেষণ করছি। আমি রোগীদের এবং নিয়ন্ত্রণের মধ্যে সেই পরিমাপের পার্থক্যের বিষয়ে আগ্রহী এবং এই পার্থক্যটি 0 থেকে পৃথক কিনা কি না তা আগ্রহী আমি অতীতে আমার একই গবেষণামূলক প্রশ্ন এবং স্বাস্থ্য পরিমাপের দিকে তাকিয়ে গবেষণা করেছি, তবে রোগীদের বিভিন্ন নমুনায় দেখেছি। …

9 bayesian  meta-analysis  case-control-study 

আমি এই বিষয়টিকে ঘিরে আমার মাথাটি গুটিয়ে রাখতে চাই তবে সাদা কাগজপত্র এবং টিউটোরিয়ালগুলি থেকে শিক্ষা নেওয়া শক্ত কারণ কারণ অনেকগুলি ফাঁক রয়েছে যা সাধারণত পাঠ্যপুস্তকগুলিতে ভরা থাকে। যদি এটি গুরুত্বপূর্ণ হয় তবে আমার পিএইচডি করার মতো তুলনামূলকভাবে শক্তিশালী গাণিতিক পটভূমি রয়েছে ফলিত গণিতে (সিএফডি আরও সুনির্দিষ্ট হতে হবে)

9 bayesian  nonparametric  references  nonparametric-bayes 

এর বেশিরভাগ অংশ ব্যাকগ্রাউন্ড, যদি আপনি ইতিমধ্যে ডিরিচলেট প্রক্রিয়া মিশ্রণ সম্পর্কে যথেষ্ট জানেন তবে শেষ পর্যন্ত যান । ধরুন আমি অর্থাত Dirichlet প্রসেস মিশ্রণ, থেকে আসছে দিন হিসাবে কিছু ডেটা মডেলিং করছি এবং এর শর্তাধীন অনুমানF∼D(αH)F∼D(αH)F \sim \mathcal D(\alpha H)FFFYi∼iid∫f(y|θ)F(dθ).Yi∼iid∫f(y|θ)F(dθ).Y_i \stackrel {iid}{\sim} \int f(y | \theta) F(d\theta). এখানে এবং পূর্বের …

9 bayesian  nonparametric-bayes 

ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ উত্তরোত্তর বিতরণ উত্পন্ন করার জন্য স্টান (বিশেষত অর্স্টান) অন্তর্নির্মিত সুবিধা রয়েছে কি? স্ট্যান ফিট থেকে বিতরণ উত্পন্ন করা শক্ত নয়, তবে আমি চাকাটি পুনরায় উদ্ভাবন করব না।

9 bayesian  posterior  stan 

এটি সুপরিচিত যে আপনার আরও প্রমাণ রয়েছে ( আইআইড উদাহরণগুলির জন্য বৃহত্তর আকারে বলুন ), বায়সিয়ান পূর্বের "ভুলে যাওয়া" হয়ে যায়, এবং বেশিরভাগ অনুমানের প্রমাণ দ্বারা প্রভাবিত হয় (বা সম্ভাবনা)।nnnnnn এটি বিভিন্ন নির্দিষ্ট ক্ষেত্রে (যেমন বিটা পূর্বে বা অন্য ধরণের উদাহরণ সহ ) দেখতে এটি সহজ - তবে এটি সাধারণ …

9 bayesian  prior 

যদি সেখানে পূর্ণসংখ্যার সাব-সেট নির্বাচন উপর মান ডিস্ট্রিবিউশন কোন প্রকারের হয় আমি ভাবছি করছি । সমানভাবে, আমরা বাইনারি ফলাফলগুলির দৈর্ঘ্যের ভেক্টরের একটি বিতরণ হিসাবে এটি প্রকাশ করতে পারি , উদাহরণস্বরূপ যদি তবে the ভেক্টরের সাথে মিল রয়েছে ।{1,2,...,J}{1,2,...,J}\{1, 2, ..., J\}JJJJ=5J=5J = 5{1,3,5}{1,3,5}\{1, 3, 5\}(1,0,1,0,1)(1,0,1,0,1)(1, 0, 1, 0, 1) মূলত …

9 bayesian  discrete-data 

নিম্নলিখিত গ্রাফ্ট এই নিবন্ধ থেকে নেওয়া হয়েছে । আমি বুটস্ট্র্যাপে নবাগত এবং R bootপ্যাকেজের সাথে রৈখিক মিশ্র মডেলের জন্য প্যারামিমেট্রিক, সেমিপ্রায়মেট্রিক এবং ননপ্যারমেট্রিক বুটস্ট্র্যাপিং বুটস্ট্র্যাপিং বাস্তবায়নের চেষ্টা করছি । আর কোড আমার Rকোডটি এখানে : library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography