使用rstanarm软件包中的stan_aov计算贝叶斯方差分析时缺少预测变量

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r、bayesian、anova、stan、rstanarm

我正在计算贝叶斯方差分析，以调查我的方向变量如何影响FirstSteeringTime。= c("0.5", "1", "1.5", "2"), class = "factor")), row.names = c(NA, 首先，我使用贝叶<e

浏览 21提问于2019-11-06得票数 0

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有没有办法人为地为来自另一个模型的数据建立概率校准？

data-science-model、probability、probability-calibration

我有来自生存模型的预测，这个模型给了我很低的概率，我不确定它们是否满足了这个现象的真实概率。例如，我计算P\left( T\leq t+d \middle| T>t \right)，并且概率很低(使用d=180)。总之，我需要这些概率平均来说是另一个数字(比方说0.2)。是否有可能用这个数字(期望的平均值)作为输入来创建一个人工校准？我已经考虑过创建一个大小为n的向量，它分配X_i \sim Ber(p=0.2)，并将其分配给最高级的<

浏览 0提问于2022-05-11得票数 0

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使用现有数据和概率模拟数据

r、machine-learning、probability、distribution、bayesian

我测量了一个城市中大约1500棵树的多个属性(高度，树种，树冠宽度，状况等)。使用遥感技术，我还可以获得该市9000棵树的其余高度。我想通过使用它们的高度来模拟/生成/估计这些未测量的树的缺失属性。从测量数据中，我可以得到每个物种在测量种群中的比例(因此是一个粗略的概率)，每个物种的高度分布，物种的高度-冠幅关系，物种-条件关系等。我想

浏览 19提问于2017-03-16得票数 0

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贝叶斯推断有多有用？

statistics、probability、bayesian

最近几个月，我在ML课程中接触到了Bayesian Inference。基本上，我的主要问题是，贝叶斯推断如何比我仅仅绘制历史X的频率和累积频率更有用，因为有了frequenc

浏览 0提问于2021-05-18得票数 5

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贝叶斯网络和朴素贝叶斯分类器之间的区别是什么？

matlab、machine-learning、bayesian、naivebayes、bayesian-networks

贝叶斯网络和朴素贝叶斯分类器之间的区别是什么？我注意到一个只是在Matlab中实现为classify，另一个有一个完整的net工具箱。如果你能在你的回答中解释一下，哪一个更有可能提供更好的准确性，我将不胜感激(不是先决条件)。

浏览 1提问于2012-09-06得票数 26

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图2.5统计学习要素

r、machine-learning、bayesian、knn

我在计算图2.5的贝叶斯决策边界时遇到了一些困难。在ElemStatLearn软件包中，已经计算了每个点的概率，并使用轮廓线来绘制边界。谁能告诉我如何计算概率？非常感谢。在传统的贝叶斯决策问题中，混合分布通常是正态分布，但在这个例子中，它需要两个步骤来生成样本，所以我在计算分

浏览 0提问于2012-09-06得票数 2

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层次贝叶斯与OLS的比较

machine-learning、linear-regression、bayesian、hierarchical、hierarchical-bayesian

分层贝叶斯模型和最小二乘/最小二乘模型，我想对这两种模型进行比较。据我所知，我无法为我的分层贝叶斯模型打印类似的摘要，但我不确定。任何帮助都将不胜感激！非常感谢！

浏览 17提问于2018-05-24得票数 0

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如何用APA格式报告贝叶斯线性(混合)模型？

r、bayesian、mixed-models、stan、rstan

我目前很难按照APA-6的建议，报告rstanarm::stan_lmer()的输出。library(tidyverse)library(rstanarm) df <-我认为“我们拟合了一个以负面

浏览 0提问于2017-06-22得票数 3

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R中“for”函数所需的软件包

r、naivebayes

我正在尝试使用R中的股票数据集进行朴素贝叶斯分类，现在为了显示最终结果，我看到了一个函数mmetric，使用测试数据和预测模型作为参数。但是，当我尝试同样的方法时，我面临的错误是找不到函数“ not ”。我已经安装了rminer和list软件包，它们都是引用包。但我还是解决不了它。有什么解决错误的建议吗？

浏览 2提问于2017-03-02得票数 0

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贝叶斯神经网络: Hessian的计算

python、machine-learning、neural-network、mnist、hessian-matrix

我正在尝试用Python编写几种类型的ANN算法的代码，以便更好地理解/直观地理解它们。我没有使用Scikit-learn或任何其他现成的软件包，因为我的目标是教育而不是实用。然而，然后我得到了贝叶斯神经网络，为了优化超参数，Hessian的计算是强制性的。在我的全连接网络中，有784个输入，300个隐藏单元和10个输出单元。所有这些

浏览 6提问于2015-11-06得票数 2

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有比神经网络更好的领域吗？

machine-learning、pgm

神经网络在计算机视觉任务(参见米尼思、ILSVRC、卡格尔银河挑战)中获得最高结果。在计算机视觉方面，它们的性能似乎优于其他任何一种方法。但也有其他任务：回归：卡格尔雨预测，也是第二名我不太确定ASR (自动语音识别)和机器翻译，但我想我也听说过(递归的)神经网络(开始我目前正在学习贝叶斯网络，我想知道在哪些情况下，这些模型通常是适用的</

浏览 0提问于2016-01-17得票数 60

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理解朴素贝叶斯的概率计算

math、statistics、document-classification

使用朴素贝叶斯文本分类技术，您通常计算训练数据中的单词并计算p(label | document)，其中文档是一串单词？对于文本分类，为什么我们不能直接计算P(label | word1，word2等)来预测标签？(即为什么我们需要使用贝叶斯定理)我意识到训练

浏览 3提问于2012-04-11得票数 2

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LSTM:向贝叶斯深层神经网络的转换

lstm、bayesian、dropout

从Yarin关于使用Dropout作为贝叶斯近似(https://arxiv.org/pdf/1506.02142.pdf)的研究论文开始，我试图将这个概念应用到我的序列预测模型中。我的模型由两个LSTM层组成，然后是一个重合层，然后是一个softmax层。在每个层之后添加一个退出层。我已经找到了一些测量深层神经网络不确定性的实现(比如这里的https:&#x

浏览 0提问于2019-04-19得票数 3

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R语言，如何使用bootstraps生成最大似然和AICc？

r、correlation、statistics-bootstrap

很抱歉问了一个很愚蠢的问题。我正在通过bootstraped数据的相关性对形态特征进行多个比较。我很好奇这样的多重比较是否会影响我的推理水平，以及我数据中潜在的多重共线性的影响。也许，一个合理的选择是使用我的bootstraps来生成最大似然，然后生成AICc-s来与我的所有参数进行比较，看看什么是最重要的……问题是，虽然我有(或多或少)的方法，但我不知道如何在R

浏览 47提问于2020-02-02得票数 0

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用zoib模型(MCMC / RJags)进行预测

r、bayesian、predict、rjags

我正在使用R中的软件包来建立零膨胀的β回归模型。我正在寻找一种简单的方法来使用zoib生成的模型来计算新数据集的预测响应。所谓“新数据集”，我指的是不用于构建原始zoib模型的数据。我知道我只需取zoib模型参数，然后用R手动编写一个函数来预测，但我想利用zoib模型是贝叶斯的事实，这样我就可

浏览 1提问于2018-02-01得票数 2

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如何在R中使用arm或rstanarm包来模拟感兴趣的数量？

r、bayesian、stan、r-zelig

我想知道如何用R中的arm或rstanarm包来模拟回归模型中的感兴趣的数量，我是贝叶斯方法和R中的新手，并且已经使用Zelig包一段时间了。我问了一个类似的问题，，但我想知道是否有可能用这些包估计的后验分布来模拟这些数量。在Zelig中，可以为独立值设置所需的值，并计算结果变量(期望值、概

浏览 1提问于2014-06-24得票数 3

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有许多缺失值的重要特性的问题

machine-learning、feature-engineering

我正面临着我的一个项目的两难处境。其中一个变量(数值)没有足够的数据，即几乎99%的数据丢失。然而，在与领域专家交谈时，似乎特定的变量对于我们试图解决的问题(模型)很重要。最初，我考虑将其转换为二进制变量，这样1将表示该变量在该位置的值，而0将表示缺失的值。然而，我们这样做似乎是在漏掉信息。有谁能建议前进的路吗？我有一个想法，就是用分位数来离散变量</e

浏览 0提问于2019-02-08得票数 1

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贝叶斯线性回归在流量强度的非随机数据集上是如何工作的？

algorithm、azure、machine-learning、linear-regression、bayesian

在接下来的15分钟里，我试图预测每条车道的强度(这是我论文研究的一部分)。我有一个数据集，每条车道的强度在过去3个月的每15分钟。我在Azure机器学习中使用了6种不同的机器学习算法来检验哪一种预测最准确。我选择了贝叶斯线性回归来描述算法和它所做的一步一步。我仍然不清楚这个算法是如何工作的，因为我不擅长详细的数学。这就是为什么

浏览 6提问于2017-05-02得票数 1

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贝叶斯概率回归模型中不同先验变量组的应用

r、logistic-regression、bayesian、rstan、rstanarm

我正在使用rstanarm包中的贝叶斯logistic回归(probit)来训练默认事件的模型。作为投入，该模型接受一些财务比率和一些定性数据。是否有一种方法，我可以调整系数，只对定性数据，始终是正的？例如，当我对所有得到的结果使用单一先验时(我使用MCMC校准模型，并使用set.seed(12345))： prior <- rst

浏览 2提问于2019-07-26得票数 0

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NLTK的分类器如何转换大量的特征来训练模型？

python、classification、nltk、dimensionality-reduction

在文档示例(第6章，1.3章)中，他们选择了训练集中的前2000个单词作为特征，数据集有2000行长。如果将所有2000个单词作为列和2000行进行训练，由于维度的诅咒，它将无法找到任何模式。在我看来，他们似乎正在将单词的频率映射到每个标签的概率。但这应该是一个朴素的贝叶斯算法。这是如何训练的？

浏览 0提问于2017-08-28得票数 0

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