প্রশ্ন ট্যাগ «bayesian»

যদি পূর্ব এবং সম্ভাবনা একে অপরের থেকে খুব আলাদা হয়, তবে কখনও কখনও এমন পরিস্থিতি দেখা দেয় যেখানে উত্তরোত্তর উভয়ের সাথে মিল নেই। উদাহরণস্বরূপ দেখুন এই ছবিটি, যা সাধারণ বিতরণ ব্যবহার করে। যদিও এটি গাণিতিকভাবে সঠিক, এটি আমার অন্তর্নিহিতের সাথে একমত বলে মনে হচ্ছে না - যদি ডেটা আমার দৃ …

21 bayesian  prior  posterior  likelihood 

যখন আমি কোনও সমস্যার জন্য একটি মন্টি কার্লো সিমুলেশন কোডিং করছি এবং মডেলটি যথেষ্ট সহজ, আমি একটি খুব বেসিক পাঠ্যপুস্তক গীবস নমুনা ব্যবহার করি। গীবস স্যাম্পলিং ব্যবহার করা যখন সম্ভব না হয়, তখন আমি বহু বছর আগে শিখেছি মেট্রোপলিস-হেস্টিংস পাঠ্যপুস্তকটি কোড করি। আমি কেবল এটিই দিচ্ছি যে জাম্পিং বিতরণ বা …

21 bayesian  mcmc  gibbs  metropolis-hastings 

কিছু ডিস্ট্রিবিউশনে কনজিগেট প্রিয়ার থাকে এবং কিছু থাকে না। এই পার্থক্য কি শুধুই দুর্ঘটনা? এটি হল, আপনি গণিত করেন, এবং এটি একরকম বা অন্যভাবে কাজ করে তবে সত্যটি ব্যতীত এটি আপনাকে বিতরণ সম্পর্কে গুরুত্বপূর্ণ কিছু বলে না? বা সংঘবদ্ধতার উপস্থিতি বা অনুপস্থিতি কোনও বিতরণের কিছু গভীর সম্পত্তি প্রতিফলিত করে? কনজুগেট …

21 bayesian  mathematical-statistics  conjugate-prior 

আমি সম্প্রতি এমসিএমসি অ্যালগরিদম ব্যবহার করে বায়েশিয়ান কাঠামোয় ফিটিং রিগ্রেশন মিশ্রিত মডেলগুলি শুরু করেছি (আসলে আর সি তে এমসিএমসিজিএমএম ফাংশন)। আমি বিশ্বাস করি যে আমি কীভাবে প্রাক্কলন প্রক্রিয়া (ট্রেস, গিউকে প্লট, স্বতঃসংশোধন, উত্তর বিতরণ ...) রূপান্তরটি সনাক্ত করতে পারি তা বুঝতে পেরেছি। বায়সিয়ান কাঠামোর মধ্যে যে জিনিসটি আমাকে আঘাত করে …

21 r  bayesian  mixed-model  mcmc  residuals 

আমার এমন একটি প্রোগ্রাম বাস্তবায়ন করতে হবে যা কিছু প্রশিক্ষণের ডেটার ভিত্তিতে রেকর্ডগুলিকে 2 বিভাগে (সত্য / মিথ্যা) শ্রেণিবদ্ধ করবে এবং আমি ভাবছিলাম যে কোন অ্যালগরিদম / পদ্ধতিটি আমার উচিত at তাদের মধ্যে অনেকগুলি বেছে নেবেন বলে মনে হয় - কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক, জেনেটিক অ্যালগোরিদম, মেশিন লার্নিং, বয়েসিয়ান অপটিমাইজেশন ইত্যাদি …

21 machine-learning  bayesian  optimization  genetic-algorithms 

আমি ননপ্যারমেট্রিক বায়েশিয়ান (এবং সম্পর্কিত) কৌশলগুলি সম্পর্কে আরও শিখতে আগ্রহী। আমার পটভূমি কম্পিউটার বিজ্ঞানে এবং যদিও আমি কখনও পরিমাপ তত্ত্ব বা সম্ভাবনা তত্ত্বের উপর কোর্স করিনি, তবে আমার সম্ভাবনা এবং পরিসংখ্যান সম্পর্কে সীমিত পরিমাণে আনুষ্ঠানিক প্রশিক্ষণ ছিল। কেউ আমাকে শুরু করার জন্য এই ধারণাগুলির একটি পাঠযোগ্য ভূমিকা প্রস্তাব করতে পারেন?

21 probability  bayesian  references  theory 

আমি স্কেল প্যারামিটারগুলির (সাধারণ বিতরণ, টি বিতরণ ইত্যাদির জন্য) পূর্বের বিতরণ হিসাবে লগের সাধারণ বিতরণগুলি ব্যবহার করছি যখন স্কেলটি কী হবে সে সম্পর্কে আমার কোনও ধারণা আছে তবে আমি জানি না বলে বলার দিক থেকে ভুল করতে চাই এটি সম্পর্কে অনেক। আমি এটি ব্যবহার করি কারণ সে ব্যবহারটি আমার কাছে …

21 distributions  bayesian  modeling  prior  maximum-entropy 

স্ট্যান এবং ফ্রন্টএন্ড প্যাকেজগুলির সাথে rstanarmবা brmsআমি মিশ্র-মডেলগুলির মতো আগে যেমন করেছি তেমন সহজেই বায়েশিয়ান পদ্ধতিতে ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারি lme। আমার ডেস্কে ক্রুশকে-গেলম্যান-ওয়াগেনমেকারস-ইত্যাদির বেশিরভাগ বই এবং নিবন্ধগুলি থাকা সত্ত্বেও এগুলি আমাকে কীভাবে চিকিত্সা দর্শকদের জন্য ফলাফলগুলি সংক্ষিপ্ত করতে হবে তা জানায় না, বায়সিয়ানদের ক্রোধের স্কাইলা এবং চিকিত্সা পর্যালোচকদের চ্যারিবিডিসের …

21 statistical-significance  bayesian  stan  credible-interval  medicine 

পটভূমি বৈকল্পিকতার আগে সর্বাধিক ব্যবহৃত দুর্বলগুলির মধ্যে একটি হল প্যারামিটারগুলির সাথে উল্টো-গামা (গেলম্যান 2006) ।α=0.001,β=0.001α=0.001,β=0.001\alpha =0.001, \beta=0.001 তবে, এই প্রায় 90% সিআই রয়েছে ।[3×1019,∞][3×1019,∞][3\times10^{19},\infty] library(pscl) sapply(c(0.05, 0.95), function(x) qigamma(x, 0.001, 0.001)) [1] 3.362941e+19 Inf এ থেকে আমি ব্যাখ্যা করি যে একটি কম সম্ভাবনা দেয় যা ভেরিয়েন্সটি খুব বেশি হবে এবং …

21 bayesian  multilevel-analysis  prior 

আমি এখানে একটি বায়সিয়ান হায়ারার্কিকাল লিনিয়ার মডেলটির সাথে কাজ করছি , এখানে নেটওয়ার্ক এটি বর্ণনা করছে। ওয়াইওয়াইY একটি সুপারমার্কেটে (পণ্য পর্যবেক্ষণ) পণ্যগুলির দৈনিক বিক্রয়কে উপস্থাপন করে। এক্সএক্সX মূল্য, প্রচার, সপ্তাহের দিন, আবহাওয়া, ছুটির দিন সহ রেজিস্ট্রারগুলির একটি পরিচিত ম্যাট্রিক্স। 1এসএসS হ'ল প্রতিটি পণ্যের অজানা সুপ্ত ইনভেন্টরি স্তর, যা সবচেয়ে বেশি …

20 regression  bayesian  neural-networks  generalized-linear-model  bayesian-network 

আমি সবেমাত্র গিবস স্যাম্পলিং এবং মেট্রোপলিস হেস্টিংস অ্যালগরিদম সম্পর্কে কিছু পড়ছি এবং কয়েকটি প্রশ্ন রয়েছে। আমি যেমন এটি বুঝতে পারি, গীবস স্যাম্পলিংয়ের ক্ষেত্রে, যদি আমাদের একটি বৃহত্তর মাল্টিভারিয়েট সমস্যা থাকে তবে আমরা শর্তসাপেক্ষ বিতরণ থেকে নমুনা করি যেমন এমএইচ থাকাকালীন অন্য সকলকে স্থির রেখে নমুনা একটি পরিবর্তনশীল, আমরা সম্পূর্ণ যৌথ …

20 bayesian  sampling  mcmc  gibbs  metropolis-hastings 

সাথে ইভেন্টগুলি সহ ডান-সেন্সর করা পর্যবেক্ষণগুলি বিবেচনা করুন । সমর্থ ব্যক্তি সংখ্যা সময়ে আমি হয় এন আমি এবং ইভেন্টগুলি সংখ্যা সময়ে আমি হয় ঘ আমি ।t1,t2,…t1,t2,…t_1, t_2, \dotsiiininin_iiiididid_i কাপলান-মেয়ার বা পণ্য অনুমানকারী যখন এমএলই হিসাবে স্বভাবতই উত্থাপিত হয় যখন বেঁচে থাকার ক্রিয়াটি একটি ধাপ ফাংশন । সম্ভাবনা তারপর এল ( …

20 bayesian  survival  kaplan-meier 

আমি একাধিক সম্পূর্ণ ডেটাসেটগুলি পেতে একাধিক অনুদান ব্যবহার করেছি। আমি একটি প্যারামিটার (একটি এলোমেলো প্রভাব) এর জন্য উত্তর বিতরণ পেতে সম্পূর্ণ ডাটাবেসগুলিতে বায়েসীয় পদ্ধতি ব্যবহার করেছি। এই পরামিতিটির জন্য আমি কীভাবে ফলাফলগুলি একত্রিত / পুল করতে পারি? আরও প্রসঙ্গ: আমার মডেল বিদ্যালয়ের পৃথক ছাত্রদের (ছাত্রদের প্রতি এক পর্যবেক্ষণ) অর্থে শ্রেণিবদ্ধ। …

20 bayesian  mixed-model  missing-data 

আমাকে জুরি ডিউটির জন্য তলব করা হয়েছে। কিছু জুরি ট্রায়ালের পরিসংখ্যানের প্রাসঙ্গিকতার বিষয়ে আমি সচেতন। উদাহরণস্বরূপ, "বেস রেট" ধারণা এবং সম্ভাবনার গণনার ক্ষেত্রে এর প্রয়োগ কখনও কখনও - সম্ভবত সর্বদা - প্রাসঙ্গিক। আমার পরিসংখ্যানের কোনও ব্যক্তি কীভাবে আমার পরিস্থিতির জন্য কার্যকরভাবে অধ্যয়ন করতে পারে এবং আমার ব্যাকগ্রাউন্ডের কারও জন্য কী …

20 probability  bayesian  references 

আমি বায়েশিয়ান পরিসংখ্যান সম্পর্কে শিখছি, এবং আমি প্রায়শই নিবন্ধগুলিতে পড়েছি "আমরা একটি বায়েশিয়ান পদ্ধতি অবলম্বন করি" বা অনুরূপ কিছু। আমি আরও খেয়াল করেছি, কম প্রায়ই: "আমরা একটি সম্পূর্ণ বায়েশিয়ান পদ্ধতি অবলম্বন করি " (আমার জোর) কোন ব্যবহারিক বা তাত্ত্বিক অর্থে এই পদ্ধতির মধ্যে কোন পার্থক্য আছে? এফডাব্লুআইডাব্লু, প্রাসঙ্গিক হলে আমি …

20 bayesian