প্রশ্ন ট্যাগ «bayesian»

(আমি এটি কেন লিখেছি তা দেখতে, এই প্রশ্নের আমার উত্তরের নীচে দেওয়া মন্তব্যগুলি দেখুন )) তৃতীয় ত্রুটি এবং পরিসংখ্যানগত সিদ্ধান্ত তত্ত্ব টাইপ করুন ভুল প্রশ্নের সঠিক উত্তর প্রদানকে কখনও কখনও টাইপ তৃতীয় ত্রুটি বলা হয়। পরিসংখ্যানগত সিদ্ধান্ত তত্ত্বটি অনিশ্চয়তার অধীনে সিদ্ধান্ত গ্রহণের আনুষ্ঠানিককরণ; এটি এমন একটি ধারণাগত কাঠামো সরবরাহ করে …

20 bayesian  credible-interval  decision-theory 

আমি এই নিবন্ধটি উল্লেখ করছি: http://www.nytimes.com/2011/01/11/s विज्ञान/11 esp.html নিম্নলিখিত পরীক্ষা বিবেচনা করুন। ধরুন, বিশ্বাস করার কোনও কারণ ছিল যে একটি মুদ্রা মাথার দিকে কিছুটা ওজনযুক্ত ছিল। একটি পরীক্ষায়, মুদ্রা 1000 এর মধ্যে 527 বার শীর্ষে আসে। মুদ্রাটি ভারিত হওয়ার এই উল্লেখযোগ্য প্রমাণ কি? শাস্ত্রীয় বিশ্লেষণ হ্যাঁ বলে। খাঁটি মুদ্রা সহ, …

20 hypothesis-testing  bayesian  statistics-in-media 

যথার্থতা হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়: p = true positives / (true positives + false positives) এটি সঠিক যে, 0 true positivesএবং false positivesকাছে যাওয়ার সাথে সাথে নির্ভুলতা 1 এ পৌঁছেছে? প্রত্যাহার জন্য একই প্রশ্ন: r = true positives / (true positives + false negatives) আমি বর্তমানে একটি পরিসংখ্যানগত পরীক্ষা বাস্তবায়ন …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

আমি প্রচলিত ঘন ঘনসংখ্যক পরিসংখ্যানীয় ডোমেনে ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেলগুলির বৈধতা দেওয়ার জন্য পদ্ধতি এবং সফ্টওয়্যার বিকাশে অনেক সময় ব্যয় করেছি । আরও বায়েশিয়ান ধারণাগুলি অনুশীলন এবং শিক্ষার ক্ষেত্রে রাখার সময় আমি কিছু গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্য দেখছি race প্রথমত, বায়েশিয়ান ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেলিং বিশ্লেষককে প্রার্থীদের বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে কাস্টমাইজ করা যেতে পারে এমন পূর্ববর্তী বিতরণগুলি …

20 bayesian  cross-validation  predictive-models  validation  regression-strategies 

আমি এই ধারণাটি শুনেছি যে জেনেস দাবি করেন যে ঘন ঘনবাদীরা "অন্তর্নিহিত পূর্ব" দিয়ে কাজ করে। এই অন্তর্নিহিত প্রিয়াররা কি বা হয়? এর অর্থ কি ঘন ঘন মডেলগুলি বায়েশিয়ান মডেলগুলির সন্ধানের অপেক্ষায় রয়েছে?

20 bayesian  prior  posterior  frequentist 

বয়েস উপপাদ্য P(model|data)=P(model)×P(data|model)P(data)P(model|data)=P(model)×P(data|model)P(data) P(\textrm{model}|\textrm{data}) = \frac{P(\textrm{model}) \times P(\textrm{data}|\textrm{model})}{P(\textrm{data})} এই সব ঠিক আছে। তবে, আমি কোথাও পড়েছি: মূলত, পি (ডেটা) কোনও স্বাভাবিক ধ্রুবক ছাড়া কিছুই নয়, যেমন একটি ধ্রুবক যা উত্তরীয় ঘনত্বকে একের সাথে সংহত করে তোলে। আমরা জানি যে এবং 0 ≤ পি ( ডেটা | মডেল ) ≤ 1 …

20 probability  bayesian  conditional-probability  bayes 

আমি সম্প্রতি বোলস্টাডের "বায়সিয়ান স্ট্যাটিস্টিকসের ভূমিকা" দ্বিতীয় সংস্করণ পড়া শুরু করেছি। আমার একটি সূচনাসংখ্যার পরিসংখ্যানের ক্লাস ছিল যা মূলত পরিসংখ্যান সংক্রান্ত পরীক্ষাগুলি কভার করে এবং প্রায় রিগ্রেশন বিশ্লেষণে একটি শ্রেণীর মধ্য দিয়ে। এই আমার বোঝার পরিপূরক করতে আমি আর কোন বই ব্যবহার করতে পারি? আমি প্রথম 100-125 পৃষ্ঠা জরিমানা করে …

20 hypothesis-testing  bayesian 

এমসিএমসি বিভিন্ন ধরণের অ্যালগোরিদম রয়েছে: মেট্রোপলিস-হেস্টিংস গিবস গুরুত্ব / প্রত্যাখ্যান নমুনা (সম্পর্কিত)। কেন কেউ মেট্রোপলিস-হেস্টিংসের পরিবর্তে গিবস স্যাম্পলিং ব্যবহার করবেন? আমি সন্দেহ করি এমন কিছু ঘটনা আছে যখন মেট্রোপলিস-হেস্টিংসের চেয়ে গিবস স্যাম্পলিংয়ের সাথে অনুমান বেশি ট্র্যাকটেবল হয় তবে আমি সুনির্দিষ্ট বিষয়ে পরিষ্কার নই।

20 bayesian  simulation  mcmc  gibbs  metropolis-hastings 

এমন কোনও শব্দ আছে যার অর্থ 'বিপরীত বিপরীত'? অর্থাৎ, যদি উচ্চতর বৈকল্পিকতা থাকে, তবে কম ? কাছের কোনও প্রতিশব্দে (যেমন 'চুক্তি' বা 'মিল') তে আগ্রহী নন তবে বিশেষত অর্থ ?XXXXXX……\dots1/σ21/σ21/\sigma^2

19 bayesian  variance  terminology  precision 

দ্য অডস, ক্রমাগত আপডেট হওয়া নিবন্ধে লং আইল্যান্ডের জেলেদের গল্পের উল্লেখ রয়েছে যিনি আক্ষরিকভাবে বেইসিয়ান পরিসংখ্যানের কাছে তাঁর জীবন owণী। সংক্ষিপ্ত সংস্করণটি এখানে: মাঝরাতে একটি নৌকায় দুই জেলে রয়েছেন। একজন যখন ঘুমোচ্ছেন, অন্যটি মহাসাগরে পড়ে। প্রথম ব্যক্তি অবশেষে ঘুম থেকে উঠে কোস্টগার্ডকে অবহিত না করা পর্যন্ত নৌকোটি সারা রাত ধরে …

19 probability  bayesian  posterior  bayes 

আমি ইদানীং শাস্ত্রীয় পরিসংখ্যান নিয়ে বায়েশিয়ান নিয়ে গবেষণা করছি research বেয়েস ফ্যাক্টরটি পড়ার পরে আমি ভাবছিলাম যে পরিসংখ্যানের এই দৃষ্টিভঙ্গিতে শক্তি বিশ্লেষণের প্রয়োজনীয়তা আছে কিনা। এটি অবাক করার জন্য আমার প্রধান কারণ বায়েস ফ্যাক্টরটি সত্যিই কেবল সম্ভাবনার অনুপাত হিসাবে উপস্থিত বলে মনে হচ্ছে। এটি একবার 25: 1 এর মতো হয় …

19 bayesian  power-analysis 

আমি কে-ফোল্ড ক্রস-বৈধকরণ (কে = 5) ব্যবহার করে জেজিএসে একটি বয়েসিয়ান এইচএলএম ফিট করছি। আমি জানতে চাই প্যারামিটারের অনুমান কিনা চাই সব ভাঁজ জুড়ে স্থিতিশীল আছে। এটি করার সর্বোত্তম উপায় কী?ββ\beta একটি ধারণা হ'ল পোস্টারিয়রগুলির পার্থক্যগুলি খুঁজে বের করা এবং 0 টি পার্থক্যের 95% সিআই-তে রয়েছে কিনা তা দেখতে। অন্য …

19 bayesian  cross-validation 

ধারাবাহিক পরামিতিগুলি বিশেষত গ্রেডিয়েন্ট-ভিত্তিক পদ্ধতিগুলি ফিট করার বিষয়ে আমি মোটামুটি পরিমাণ জানি, তবে পৃথক পৃথক পরামিতিগুলির ক্ষেত্রে বেশি কিছু নয় not বিচ্ছিন্ন পরামিতি ফিটিংয়ের জন্য সাধারণত এমসিএমসি অ্যালগরিদম / কৌশলগুলি কী ব্যবহৃত হয়? সাধারণভাবে এবং মোটামুটি শক্তিশালী উভয়ই কি অ্যালগরিদম রয়েছে? অ্যালগরিদমগুলি রয়েছে যা মাত্রিকতার অভিশাপকে ভালভাবে মোকাবেলা করে? উদাহরণস্বরূপ, …

19 bayesian  mcmc 

সম্মেলনে অংশ নেওয়ার সময়, পরীক্ষাগুলির ফলাফলগুলি মূল্যায়নের জন্য বায়েশিয়ান পরিসংখ্যানের উকিলদের দ্বারা কিছুটা চাপ দেওয়া হয়েছিল। এটি ঘনঘনবাদী পরিসংখ্যানের তুলনায় খাঁটি ফলাফলের (আরও কম মিথ্যা ধনাত্মক) প্রতি সংবেদনশীল, যথাযথ এবং নির্বাচনমূলক উভয় হিসাবেই প্রত্যাশিত। আমি বিষয়টি কিছুটা অন্বেষণ করেছি এবং বায়সিয়ান পরিসংখ্যান ব্যবহার করার সুবিধাগুলির বিষয়ে আমি এতক্ষণ অবিস্মৃত হয়ে …

19 bayesian  power  frequentist 

আমি এমন একটি কাগজ পড়ছি যেখানে লেখকরা সর্বাধিক সম্ভাবনা অনুমানের আলোচনার ভিত্তিতে বেইসের উপপাদ্যে আলোচনা করছেন, সম্ভবত এটি প্রাথমিকভাবে প্রাথমিকের জন্য একটি ভূমিকা হিসাবে। সম্ভাবনার উদাহরণ হিসাবে, তারা দ্বিপদী বিতরণ দিয়ে শুরু: p(x|n,θ)=(nx)θx(1−θ)n−xp(x|n,θ)=(nx)θx(1−θ)n−xp(x|n,\theta) = \binom{n}{x}\theta^x(1-\theta)^{n-x} এবং তারপরে উভয় পক্ষের লগ ইন করুন ℓ(θ|x,n)=xln(θ)+(n−x)ln(1−θ)ℓ(θ|x,n)=xln⁡(θ)+(n−x)ln⁡(1−θ)\ell(\theta|x, n) = x \ln (\theta) + (n-x)\ln …

19 bayesian  likelihood  definition  philosophical