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问答
(2654)
视频
沙龙
1
回答
有没有
一个
R
函
数来
计算
总
的
概率
,
一旦
我
得到
一个
Beta
后
验
,
在
R
中
开始
一个
初始
Beta
Prior
r
、
bayesian
我
从
Beta
1,1
的
统一先验
开始
建模
概率
Theta。P(Theta)这是因为(
我
在
3次试验
中
获得了3次成功)。现在
我
知道
我
可以将这个
Beta
3,1可视化为PDF,并从中提取信息(例如可信
的
The
浏览 16
提问于2020-05-11
得票数 2
1
回答
给定Bernoulli分布似然
的
后
验
概率
的
计算
r
、
statistics
、
distribution
、
bayesian
、
coin-flipping
在
硬币翻转
中
,我们想要
计算
p(θ,数据),其中θ是底层参数。
我
想验证
后
验
等于解析解β(a+z,N+b)。然而,由于似然等于0,因为θ值很小,证据
的
概率
是南
的
,
后
验
的
也是。
我
试过
计
浏览 1
提问于2019-01-16
得票数 1
2
回答
确定等尾可信区间
r
、
bayesian
、
credible-interval
得到
了d部分
的
后
验
密度:$2θ^{-1}(1-theta)^{-1}$.如何在
R
中
绘制出l和u
的
分布,使$F_{theta\ x} (l) = 0.025$,$F_{theta\ x} (u)
浏览 5
提问于2020-06-21
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Metropolis hastings算法用于简单抛硬币
bayesian
、
montecarlo
、
mcmc
我
已经编写了
一个
简单
的
MH算法来估计抛硬币落地头部
的
后
验
概率
。
我
已经看过代码很多次了,但我不明白大都会算法为什么不能正常工作。n,
r
): return f(n) / f(
r
) / f(n-
r
)
浏览 17
提问于2020-09-13
得票数 1
1
回答
后
距关节正态分布
python
、
bayesian
、
normal-distribution
、
log-likelihood
我
有一些关于高斯推理
的
基本问题。5 编辑:
我
假设剂量响应逻辑(θ)=α+βx,其中logit(θ) = log(θ/(1-θ)有
一个
简单
的
回归模型。θ表示给定剂量x
的
死亡
概率
。
我
要在(α,β)上建立
一个
联合正态分布,α∼N(0,22),β∼N( 10 ,102),corr(α,β)= 0.5,然后
在
一个
点
的
网格上
计算
出先验点
的
后
浏览 1
提问于2018-10-03
得票数 2
1
回答
图中缺失
的
后
验
分布
r
、
plot
、
statistics
、
bayesian
我
试图用
R
来
计算
后
验
分布,并为
我
的
先验、可能性和
后
验
分布生成
一个
三角图图。
我
有
一个
先验分布π_1 (θ) = Be (1.5,1.5)。这是
我
的
R
码:X <- 16b <- 1.5 grid <- seq(0,1,.
浏览 4
提问于2019-03-25
得票数 1
1
回答
Python
中
的
统计
python
、
statistics
、
beta-distribution
我
正在上机器学习课,我们
得到
了我们
的
第一批统计数据--“编程”练习。 回想一下讲座
中
的
故事:“亚马逊
的
两个卖家
的
价格是一样
的
。其中一篇有90篇正面评论和10篇负面评论。“写下关于可靠性
的
后
验
概率
(如在讲座
中
)。用数值积分
计算
p(x >y=d1,D2)。您可以使用函数scipy.stats.
浏览 2
提问于2018-10-25
得票数 0
回答已采纳
2
回答
R
中
的
伽马似然
r
、
math
我
想用gamma(2,3)
的
先验分布绘制gamma(3,3)抽样数据
的
后
验
分布。
我
假设alpha=2是已知
的
。但是,关于速率参数
的
不同值,
我
的
后
验
图围绕着4。应该是3。为了让事情更简单,
我
甚至试过穿制服。你能发现出什么问题了吗?谢谢。set.seed(101)alpha <- 3 n
浏览 7
提问于2022-08-28
得票数 1
1
回答
具有过分散
的
Poisson模型
predictive-modeling
、
bayesian
、
poisson
我
的
模型为了不以非常复杂
浏览 0
提问于2020-08-21
得票数 1
1
回答
我们如何在PyMC3
的
分层模型
中
预测新
的
不可见
的
组?
python
、
pymc3
、
hierarchical-bayesian
如果我们有
一个
分层模型,将来自不同站点
的
数据作为模型
中
的
不同组,我们如何预测新组(我们以前从未见过
的
新站点)?tt.dot(X_shared,betas[:,site_shared]) y_like = Bernoulli('y_like', logit_p=y_hat, observed=train_y)
在
我们拟合这个模型之后,我们可以使用以下方法对来自特定站点
的
新数据(即
后
验
预测
的
样
浏览 63
提问于2019-01-22
得票数 1
回答已采纳
2
回答
利用PRTools
在
MATLAB中
计算
未知错误分类
的
后
验
分布
matlab
、
machine-learning
、
bayesian
我
有以下细节:
计算
和绘制错误分类
的
未知
概率
(表示q)
的
贝叶斯
后
验
分布,即q上
的
概率
密度函数(所以,P(q)将在Q上绘制,从)可以省略,尽管它出现在可能性常数和归一化常数
中
)。现在,
我
听说归一化常数
的
积分应该可以作为
一个
级
数来
浏览 1
提问于2010-05-25
得票数 2
回答已采纳
1
回答
基于泊松分布
的
"A“比"B”
的
似然性
python
、
pandas
、
numpy
、
scipy
、
statistics
背景
我
为这两场战役准备了三个阶梯漏斗。漏斗台阶Step_3是确认其电子邮件地址
的
用户数量。
我
如何
计算
A比B更好
的
可能性,反之亦然?如果没有前面的步骤,每个
浏览 5
提问于2017-03-03
得票数 3
回答已采纳
1
回答
为什么我们需要在LDA
中
的
超级参数β和α?
topic-model
、
lda
、
hyperparameter
我
试图理解潜在
的
Dirichlet分配(LDA)
的
技术部分,但我有几个问题在
我
的
脑海中:第二:
在
LDA
中
,我们随机为文档
中
的
每个单词分配
一个
主题。然后,我们尝试通过观察数据来优化主题。在上面的方程
中
,与
后
验
推理相关<em
浏览 0
提问于2018-04-16
得票数 4
回答已采纳
1
回答
在
pymc
中
定义先验和对先验进行边缘化
python
、
probability
、
bayesian
、
pymc
、
mcmc
我
正在学习关于蒙特卡罗马尔可夫链过程和pymc库
的
教程。
我
也是
一个
使用pymc并尝试建立自己
的
MCMC过程
的
新手。
我
遇到了两个问题,
我
在
pymc教程
中
找不到正确
的
答案:第一,我们如何用pymc定义优先级,然后
在
链过程
中
边缘化前驱?
我
的
第二个问题是关于Dirichlet分布,这个分布与MCMC
中
的</em
浏览 6
提问于2014-07-17
得票数 0
1
回答
我
找不出
我
的
R
函数代码
中
缺少了什么-阻止它正常运行
r
、
function
、
bayesian
我
正在尝试使用站点协变量进行贝叶斯占用率分析。
我
的
第一步是创建
一个
函数。
我
一直
在
R
控制台上看到+,表示它认为
我
的
代码不完整。
在
单独运行了几行代码
后
,
我
非常确定问题出在代码
的
第一行。data.fn <- function(
R
= 39, T = 14, xmin= 0, xmax= 1, alpha.psi = 0.4567,
浏览 7
提问于2019-07-02
得票数 0
2
回答
如何使用
R
中
的
BSTS包在一幅图中绘制先验、对数似然和
后
验
r
、
plot
、
bayesian
我
仍然在学习更多关于bsts包
的
知识,所以我使用
R
AirPassengers数据集并学习沿着预测创建BSTS模型,
我
想知道<e
浏览 10
提问于2017-10-28
得票数 0
回答已采纳
1
回答
用Metropolis-Hastings算法(MCMC)模拟
概率
模型
r
、
statistics
、
bayesian
、
mcmc
我
在
R
中
工作,下面是
我
的
代码: n <- 1000trueB1 <- 0.1
prior
.sd0 <- 10 b0=param[1] B0
prior
<- dnorm(b
浏览 0
提问于2017-01-10
得票数 2
1
回答
模型
的
先验分布和
后
验
分布图
beginner
、
statistics
、
r
、
data-visualization
我
有
一个
练习,要求绘制泊松-伽玛模型
中
的
先验分布和
后
验
分布。
我
做了(
我
认为它是正确
的
)灵感来自于这个问题
的
答案,https://stats.stackexchange.com/questions/70661/how-does-the-
beta
-
prior
-affect-the-posterior-under-a-binomial-l
浏览 0
提问于2019-01-25
得票数 3
回答已采纳
3
回答
A/B检验(二项分布与随机分布)
statistics
、
distribution
、
descriptive-statistics
、
ab-test
当对观看广告
的
用户进行点击次数
的
A/B测试(每个视图都是
一个
印象)时,可以假设
一个
二项分布,其中每个变量
的
点击率都是恒定
的
。测试广告一和二之间
的
点击率(CTR)是否有差异。类似于第
一个
问题,我们知道每个实验
的
样本平均值是我们需要比较
的
CTR。根据CTR,样本均值限制正态分布。然后我们就有了P2,p2(1−p2)/n
浏览 0
提问于2020-11-10
得票数 2
1
回答
Python
中
的
PALIVE语法,就像
R
中
的
pnbd.PAlive?
python
、
lifetimes-python
有没有
人可以帮我
计算
PALIVE(校准周期结束时他们还活着
的
概率
)。
在
Python
中
?
我
知道
R
和pnbd.PAlive(params,
r
, s, apha,
beta
)有
一个
帕累托负二项分布,但是它和Python
中
的
有什么相似之处呢?
浏览 1
提问于2017-10-21
得票数 1
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