প্রশ্ন ট্যাগ «posterior»

একদল শিক্ষার্থী, বাম-হাতের 18 জনের মধ্যে 2 জন রয়েছেন। বাম হাতের শিক্ষার্থীদের উত্তরোত্তর অগ্রাহ্যতা ধরে রেখে জনগণের উত্তর বিতরণ সন্ধান করুন। ফলাফল সংক্ষেপে। সাহিত্যের অনুসারে 5-20% মানুষ বাম-হাতের হয়। আপনার পূর্বের মধ্যে এই তথ্যটি গ্রহণ করুন এবং নতুন পোস্টারিয়র গণনা করুন। আমি জানি বিটা বিতরণটি এখানে ব্যবহার করা উচিত। প্রথমত, …

124 distributions  bayesian  prior  posterior 

আমি উত্তরোত্তর ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিতরণ কি তা বুঝতে পেরেছি , এবং আমি উত্তরোত্তর ভবিষ্যদ্বাণীমূলক চেকগুলি সম্পর্কে পড়ছি , যদিও এটি এখনও কী করে তা আমার কাছে পরিষ্কার নয়। উত্তরবর্তী ভবিষ্যদ্বাণীমূলক চেকটি ঠিক কী? কিছু লেখক কেন পোস্টেরিয়ের ভবিষ্যদ্বাণীমূলক চেকগুলি "ডেটা দু'বার ব্যবহার করা" এবং অপব্যবহার করা উচিত নয় বলে মন্তব্য করেন? …

33 bayesian  model-selection  posterior 

আমি বুঝি পোস্টেরিয়র কী, তবে আমি নিশ্চিত নই যে পরবর্তীটির অর্থ কী? কিভাবে 2 পৃথক? কেভিন পি মারফি তার পাঠ্যপুস্তক, মেশিন লার্নিংয়ে: একটি সম্ভাব্য দৃষ্টিভঙ্গিতে ইঙ্গিত করেছেন যে এটি "অভ্যন্তরীণ বিশ্বাসের অবস্থা"। আসলেই এর অর্থ কী? আমি এমন ছাপে ছিলাম যে কোনও প্রাইমার আপনার অভ্যন্তরীণ বিশ্বাস বা পক্ষপাতিত্ব উপস্থাপন করে, …

31 posterior  definition 

আমরা জানি যে সঠিক পূর্ববর্তী বিতরণের ক্ষেত্রে, P(θ∣X)=P(X∣θ)P(θ)P(X)P(θ∣X)=P(X∣θ)P(θ)P(X)P(\theta \mid X) = \dfrac{P(X \mid \theta)P(\theta)}{P(X)} ∝P(X∣θ)P(θ)∝P(X∣θ)P(θ) \propto P(X \mid \theta)P(\theta) । এই পদক্ষেপের স্বাভাবিক সমর্থনযোগ্যতা হ'ল XXX , পি (এক্স) এর প্রান্তিক বিতরণ \ থিতাকেP(X)P(X)P(X) সম্মান করে ধ্রুবক এবং উত্তরোত্তর বিতরণটি গ্রহণ করার সময় এভাবে উপেক্ষা করা যেতে পারে।θθ\theta যাইহোক, পূর্বে …

22 distributions  bayesian  prior  posterior 

আমি জানি যে প্রিয়ারদের যথাযথ হওয়া উচিত নয় এবং সম্ভাবনা ফাংশনটি 1 এর সাথেও সংহত হয় না। তবে উত্তরোত্তর কি সঠিক বিতরণ হওয়া দরকার? যদি তা হয় / না থাকে তবে তার কী কী প্রভাব পড়বে?

21 distributions  bayesian  posterior 

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 

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 

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 

আমার বোধগম্যতা হল প্যারামিটারের মানগুলি অনুমান করার জন্য কোনও বয়েশিয়ান পদ্ধতির ব্যবহার করার সময়: পূর্ববর্তী বিতরণ পূর্ব বিতরণ এবং সম্ভাবনা বিতরণের সংমিশ্রণ। আমরা উত্তরোত্তর বিতরণ থেকে একটি নমুনা তৈরি করে এটি অনুকরণ করি (উদাহরণস্বরূপ, মান উৎপন্ন করতে একটি মহানগর-হেস্টিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে এবং যদি তারা উত্তরোত্তর বিতরণের অন্তর্ভুক্ত হওয়ার সম্ভাবনার …

19 bayesian  inference  simulation  mcmc  posterior 

এটা প্রায়ই, যুক্তি দেওয়া হয় bayesian ফ্রেমওয়ার্ক ব্যাখ্যা একটি বড় সুবিধা আছে যে (frequentist বেশি) কারণ এটি ডেটা দেওয়া একটি প্যারামিটার সম্ভাবনা নির্ণয় - পরিবর্তে পি ( এক্স | θ ) frequentist কাঠামোর মধ্যে যেমন । এ পর্যন্ত সব ঠিকই.p(θ|x)p(θ|x)p(\theta|x)p(x|θ)p(x|θ)p(x|\theta) তবে পুরো সমীকরণটি এর উপর ভিত্তি করে: p(θ|x)=p(x|θ).p(θ)p(x)p(θ|x)=p(x|θ).p(θ)p(x)p(\theta|x) = {p(x|\theta) …

18 bayesian  interpretation  prior  likelihood  posterior 

এটি একটি খুব সাধারণ প্রশ্ন তবে আমি ইন্টারনেট বা কোনও বইয়ের কোথাও এই উত্স খুঁজে পেতে পারি না। আমি একজন বায়সিয়ান কীভাবে একটি বহুবিধ সাধারণ বিতরণ আপডেট করে তা আবিষ্কার করতে চাই। উদাহরণস্বরূপ: এটি কল্পনা করুন P(x|μ,Σ)P(μ)==N(μ,Σ)N(μ0,Σ0).P(x|μ,Σ)=N(μ,Σ)P(μ)=N(μ0,Σ0). \begin{array}{rcl} \mathbb{P}({\bf x}|{\bf μ},{\bf Σ}) & = & N({\bf \mu}, {\bf \Sigma}) \\ …

18 bayesian  normal-distribution  matrix  posterior  linear-algebra 

আমার নীচের চিত্রটি যা আমাকে বলা হয়েছে তা হল উত্তরের সম্ভাবনা বন্টন কীভাবে পূর্ব এবং সম্ভাব্য বিতরণের সমন্বয়। আমাকে বলা হয়েছে যে চিত্রটির সাথে কিছু ভুল আছে, যথা: উত্তরোত্তর বিতরণে ফর্ম থাকতে পারে না এটি সম্ভাবনা ফাংশনের রূপ দেয়। তবে আমি চিত্রটির মধ্যে কী ভুল তা ভেবে লড়াই করে যাচ্ছি। …

17 distributions  posterior 

আমি একটি স্থির প্রভাব (শর্ত) এবং দুটি এলোমেলো প্রভাব (বিষয় নকশা এবং জুটির মধ্যে অংশগ্রহণকারী) সহ একটি মিশ্র ইফেক্ট মডেল ব্যবহার করে একটি ডেটা সেট বিশ্লেষণ করছি। মডেল দিয়ে তৈরি করা হয়েছিল lme4প্যাকেজ: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp)। এরপরে, আমি স্থির প্রভাব (শর্ত) ছাড়াই মডেলটির বিপরীতে এই মডেলের সম্ভাবনা অনুপাতের পরীক্ষা করেছি এবং একটি …

16 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

আমাকে কয়েকটি নমুনা সহ বাইভেরিয়েট গাউসির বিতরণ "শিখতে" দরকার, তবে পূর্বের বিতরণে একটি ভাল অনুমান, সুতরাং আমি বায়সিয়ান পদ্ধতির ব্যবহার করতে চাই। আমি আমার পূর্ব নির্ধারণ করেছি: P(μ)∼N(μ0,Σ0)P(μ)∼N(μ0,Σ0) \mathbf{P}(\mathbf{\mu}) \sim \mathcal{N}(\mathbf{\mu_0},\mathbf{\Sigma_0}) μ0=[00] Σ0=[160027]μ0=[00] Σ0=[160027] \mathbf{\mu_0} = \begin{bmatrix} 0 \\ 0 \end{bmatrix} \ \ \ \mathbf{\Sigma_0} = \begin{bmatrix} 16 & 0 …

15 distributions  bayesian  estimation  covariance  posterior 

আমি লক্ষ করছি যে অনেক ব্যবহারিক অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে, এমসিএমসি-ভিত্তিক পদ্ধতিগুলি পরামিতি বিশ্লেষণাত্মক হলেও পরামিতিটি অনুমান করার জন্য ব্যবহৃত হয় (উদাহরণস্বরূপ, কারণ প্রিয়ারগুলি সংযোগী ছিল)। আমার কাছে এটি এমসিএমসি-ভিত্তিক অনুমানকারীদের চেয়ে এমএপি-এসেসেক্টর ব্যবহার করা আরও বোধগম্য। কেউ বিশ্লেষণাত্মক উত্তরোত্তর উপস্থিতিতে কেন এখনও এমসিএমসি একটি উপযুক্ত পদ্ধতি হিসাবে চিহ্নিত করতে পারেন?

13 bayesian  mcmc  posterior