প্রশ্ন ট্যাগ «prior»

আমি যখন স্নাতক পরিসংখ্যান সংক্রান্ত অনুমানের ক্লাসে জেফরির সম্পর্কে জানতে পেরেছিলাম তখন আমার অধ্যাপকরা এটিকে এমন এক ধরণের শব্দ বানিয়েছিলেন যে এটি বেশিরভাগ historicalতিহাসিক কারণে আকর্ষণীয় ছিল, বরং যেহেতু কেউ কখনও এটি ব্যবহার করবে না। তারপরে যখন আমি বায়েশিয়ান ডেটা বিশ্লেষণ করলাম, আমাদের কখনই জেফ্রির প্রিরিয়ার ব্যবহার করতে বলা হয়নি। …

11 bayesian  prior  jeffreys-prior 

আমি নেতিবাচক দ্বিপদী বিতরণের পূর্বে জেফরিগুলি পাওয়ার চেষ্টা করছি। আমি কোথায় ভুল হয়েছি তা দেখতে পাচ্ছি না, তাই যদি কেউ সাহায্য করতে পারে তবে এটি প্রশংসা করবে। ঠিক আছে, সুতরাং পরিস্থিতি এটি: আমি দ্বিপদী এবং নেতিবাচক দ্বিপদী ব্যবহার করে প্রাপ্ত পূর্ববর্তী বিতরণগুলির সাথে তুলনা করব, যেখানে (উভয় ক্ষেত্রেই) ট্রায়াল এবং …

11 probability  bayesian  inference  prior 

আমি ওয়াগনমেকারস পড়ছি (২০০)) পি মানগুলির বিস্তৃত সমস্যাটির একটি ব্যবহারিক সমাধান । আমি বিআইসির মানগুলি বয়েস ফ্যাক্টর এবং সম্ভাবনার মধ্যে রূপান্তরিত করে আগ্রহী। যাইহোক, এখনও পর্যন্ত আমার কাছে ইউনিট সম্পর্কিত তথ্যটি ঠিক কী তা ভালভাবে বুঝতে পারি না । আমি ছবিগুলির সাথে একটি ব্যাখ্যা, বা ছবি উত্পন্ন করার জন্য আর …

11 prior  bic  bayes  unit-information-prior 

উপর তাদের উইকি পাতা , স্ট্যান রাষ্ট্রের বিকাশকারীগণ: কিছু নীতি যা আমরা পছন্দ করি না: আক্রমণ, জেফরি, এনট্রপি পরিবর্তে, আমি প্রচুর সাধারণ বিতরণের প্রস্তাব দেখতে পাচ্ছি। এখনও অবধি আমি বেইশিয়ান পদ্ধতি ব্যবহার করেছি যা নমুনার উপর নির্ভর করে না, এবং কেন বুঝতে পেরে একরকম খুশি হয়েছিল যে কেন দ্বিখন্ডিত সম্ভাবনার …

11 bayesian  mcmc  prior  pymc  stan 

আমি ভাবছি এই দুই প্রকারের মধ্যে পার্থক্য কি: অ-তথ্যপূর্ণ অপ্রকৃত

10 bayesian  prior  improper-prior 

আমার কাছে বেয়েস ফ্যাক্টরগুলি ব্যবহার করে মডেল তুলনা সম্পর্কিত একটি প্রশ্ন রয়েছে। অনেক ক্ষেত্রে, পরিসংখ্যানবিদরা অনুচিত প্রিয়ারদের (উদাহরণস্বরূপ কিছু জেফরি প্রিয়ার এবং রেফারেন্স প্রিয়ার) দিয়ে বয়েশিয়ান পদ্ধতির ব্যবহারে আগ্রহী। আমার প্রশ্ন হ'ল যেসব ক্ষেত্রে মডেল পরামিতিগুলির উত্তর বিতরণ ভালভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে, সেখানে বেইস ফ্যাক্টরগুলি ব্যবহার করে মডেলগুলিকে অন্যায় প্রিরিয়ার্সের …

10 bayesian  model-selection  prior 

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 

দুর্বল তথ্যবহুল পূর্বের একটি সংক্ষিপ্ত সংজ্ঞা আছে? বিস্তৃত সমর্থনের সাথে এটি কীভাবে বিষয়গত থেকে আলাদা?

10 bayesian  prior 

এই দার্শনিক প্রশ্ন একটি বিট হতে পারে, কিন্তু এখানে আমরা এখানে যান: সিদ্ধান্ত তত্ত্ব, একটি বায়েসের মূল্নির্ধারক ঝুঁকি জন্য পূর্বাধিকার বন্টন সম্মান সঙ্গে সংজ্ঞায়িত করা হয় উপর ।θ^(x)θ^(x)\hat\theta(x)θ∈Θθ∈Θ\theta\in\Thetaππ\piΘΘ\Theta এখন, একদিকে জন্য সত্য তথ্য (অর্থাত "বিদ্যমান") উত্পন্ন আছে, অধীনে একটি সম্ভাব্য variate হতে হবে , যেমন আছে নন-জিরো সম্ভাবনা, নন-জিরো ঘনত্ব, …

9 bayesian  prior  decision-theory  point-estimation 

উদাহরণ: আমার কাজের বাক্যে একটি বাক্য রয়েছে: "যুক্তরাজ্যের জাভা সিনিয়র ইঞ্জিনিয়ার"। আমি এটি 2 বিভাগ: English এবং হিসাবে পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি গভীর শিক্ষার মডেল ব্যবহার করতে চাই IT jobs। যদি আমি traditionalতিহ্যগত শ্রেণিবদ্ধকরণ মডেল ব্যবহার করি তবে এটি কেবল softmaxসর্বশেষ স্তরে ফাংশন সহ 1 টি লেবেল পূর্বাভাস দিতে পারে …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

যদিও আমি ভাবতে চাই যে আমার কাছে বয়েশিয়ান পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের পূর্বের তথ্যের ধারণাটি ভালভাবে উপলব্ধি আছে, তবে প্রায়শই আমার অ্যাপ্লিকেশনটি সম্পর্কে আমার মাথা গুটিয়ে রাখতে সমস্যা হয়। আমার মনে আছে বেশ কয়েকটি পরিস্থিতি যা আমার সংগ্রামের উদাহরণ দেয় এবং আমি অনুভব করি যে আমি এতক্ষণ পড়েছি বেয়েশিয়ার …

9 bayesian  prior  rule-of-thumb  elicitation 

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 

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 

এটি আমার বোধগম্য যে আমাদের পূর্বের বন্টনগুলি কোনও বায়সিয়ান বিশ্লেষণে দেখতে কেমন তা নির্ধারণ করতে ড্রাইভ / সংজ্ঞা দেওয়ার জন্য আমরা একই ডেটা সেটটি মঞ্জুরি দেওয়া উচিত নয় allowing বিশেষত, আপনি একইভাবে মডেল ফিট করতে প্রিরিয়ারদের ব্যবহার করতে যাচ্ছেন সেই একই ডেটা সেট থেকে সংক্ষিপ্ত পরিসংখ্যানের ভিত্তিতে কোনও বয়েশীয় বিশ্লেষণের …

9 bayesian  prior