因果影响包:根据模型估计计算后验尾区概率 - 腾讯云开发者社区

（缓冲区量）表示视频播放器中的缓冲区大小。它受到先前块的下载时间和缓冲区状态的影响。...然后对提出改变进行建模，在这些样本上模拟因果查询的影响。（2）高阶嵌入隐藏马尔可夫模型（HoEHMM）：该模型将潜在的随机过程（TCP稳定时可实现的内在带宽）与实际观察值相关联。...具体如下：图3 概率分布函数而模型中的作为 Veritas 的一个超参数，可以根据特定的 TCP 算法细节灵活调整，以及可以考虑更多的 TCP 状态信息（例如 ssthresh、上次丢包事件的时间等...本文提供了 Yn 的估计器 f 的伪代码：图4 估计器的伪代码抽样与推断当参数学习完成后，Veritas 根据这些参数对 _{1:} 抽样来进行推断。...根据方程（1）中的后验概率使用传统的贝叶斯抽样方法来抽样 _{1:} 。

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使用“coloc“包进行遗传基因间共定位分析（基于贝叶斯检验）

包的思路很明晰，使用先验概率验证两组试验个体单核苷酸变异是否存在关联，并且在相同LD内，存在重叠，以此5个后验概率更好的解释两种现象间的因果或关联情况。...对于两个样本中的每一个，我们认为对于每个变体，结果表型Y和基因型X之间的线性趋势模型(或者如果两个结果表型Y中的一个是二元的，则为对数概率广义线性模型): 感兴趣的是一种情况，即单变量关联pvalue和...这个过程需要先验概率的定义，在SNP水平(方法)定义先验概率。可以计算每个配置的数据概率，这些概率可以对所有配置求和，并与之前的数据相结合来评估对每个假设的支持程度H。...这个过程的结果是5个后验概率(PP0、PP1、PP2、PP3、PP4)。假设3 (PP3)的较大后验概率表明支持两个独立的因果关系，如果PP4很大，数据就支持单一变异同时影响两种性状。...此外，这个包还提供了近似贝叶斯因子共域分析本质上是通过在单个因果变量假设下精细地映射每个特征，然后在这两个后验分布上进行积分来计算这些变量共享的概率，使用finemap.abf()及其他功能。

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生信程序 | Nat.Genet | 在疾病关联位点精细定位因果组织和基因

其次，在第二步中，我们从第一步估计的因果顺式 eQTL 效应大小的后验分布中随机抽取每个基因-组织对的 100 个顺式预测的表达模型（方法）。...进一步的细节，包括从SuSiE因果顺式eQTL效应大小后验分布中抽取顺式预测的表达模型、提供高效估计PIP和估计组织特异性先验因果概率的SuSiE自定义实现，在方法部分中有详细介绍。...简而言之，coloc计算来自单一基因-组织对的GWAS疾病或特征与基因表达特征之间的共享因果变异的后验概率。...当计算后验概率大于0.5的遗传元件时，在16个独立性状中，基因-组织对的比例等于8.1%（271个基因-组织对和3,074个非中介遗传变异），或者在汇总16个独立性状的后验概率时为10.1%，与之前的估计一致...在步骤 2 中，我们从步骤 1 中估计的因果顺式-eQTL 效应大小的后验分布中随机抽取每个基因-组织对的 100 个顺式预测表达模型。

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A Theory of Learning to Infer ：有限资源下不合理的合理性

相反,大脑配备了一个识别模型,将查询映射到概率分布。该识别模型的参数被优化以得到平均尽可能接近真实后验值的输出。由于我们有限的计算资源,识别模型将分配其资源,以便对高概率查询比对低概率查询更准确。...11 因此,我们可以将近似后验概率视为真实后验概率的估计量,并询问我们如何通过使用归纳偏差来改善它:如果我们有一些关于哪个后验概率比其他后验概率更有可能的先验知识,我们可以使用这些知识来对估计量进行偏差...,从而抵消计算不精确的影响。...另一个例子是在概率推理中发现顺序效应:如果两个后验分布足够相似(Dasgupta et al.,2018).根据该模型,这是因为响应于第一查询的学习改变了函数逼近器的参数,从而偏向第二查询的输出。...最后,我们展示了学习推理模型如何为先前由提出的校正提供新的实现 Zhu et al.(2018)根据这种方法,推论被正则化为频繁出现的后验概率。

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【视频】随机波动率SV模型原理和Python对标普SP500股票指数预测|数据分享|附代码数据

事实上，肥尾和波动性聚类是同一枚硬币的两个方面。众所周知，分布的混合，例如根据正态分布分布的价格变化，但具有随机方差，可以复制肥尾。...蒙特卡洛模拟是随机模型的一个例子。它可以根据单个股票收益的概率分布来模拟投资组合的表现。相关视频**拓端，赞26了解随机建模：恒定与可变要理解随机建模的概念，将其与相反的确定性建模进行比较会有所帮助。...该模型产生了许多答案、估计和结果——例如将变量添加到复杂的数学问题中——以查看它们对解决方案的不同影响。然后在各种情况下重复多次相同的过程。波动性资产的波动性是期权定价的关键组成部分。...，最大后验(Maximum A Posteriori,MAP)概率估计具有无限的密度。...然而，NUTS给出了正确的后验。

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50年最重要，8大统计学发展！哥大教授论文列举推动AI革命的统计学思想

不同领域发展了不同的因果推断方法。在计量经济学中，是结构模型及其对平均治疗效果的影响，在流行病学中，是对观察数据的推断。基于因果识别是认知的核心任务，因此应该是一个可以数学形式化的可计算问题。...路径分析和因果发现可以根据潜在结果来构建，反之亦然。 2....参数自举、先验和后验预测检查和基于模拟的校准都是从一个模型中创建复制的数据集，而不是直接从数据中重新取样。...被称为近似贝叶斯计算的方法通过模拟生成模型，而不是评估似然函数来获得后验推断，如果似然的分析形式难以解决或计算成本很高，那么就可以使用这种方法。 6....反事实框架将因果推断置于统计或预测框架内，在该框架中，可以根据统计模型中未观察到的数据精确定义和表达因果估计，并与调查抽样和缺失数据插补中的思想联系起来。自举法打开了一种隐式非参数建模形式的大门。

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原来贝叶斯统计分析这么简单？这个技巧了解一下(直播资料分享)~~

该包和其他大多数的R包只提供一组有限的索引(如点估计和CI)不同，其可以提供了一套全面且一致的函数来分析和描述由各种模型对象生成的后验分布，包括流行的建模包，如rstanarm、brms或BayesFactor...更多关于该包的介绍可参考：R-bayestestR官网[1] 下面小编就简单介绍下该包的用法，主要如下：特征(Features) 在贝叶斯框架中，参数以概率方式估计为分布，可以通过以下4种指数来总结和描述这些分布...p_rope() 效果落在实际等效区域(ROPE)内的概率。 bf_rope() 根据区域(ROPE)定义的空值计算贝叶斯因子。 p_significance() 将等效区域与方向概率相结合。...，Point-estimates()可以计算各种点估计值(例如均值、中值或MAP，以描述后验分布。...HDI可用于作为可信区间(CI) 的贝叶斯后验表征的上下文中。与通常从分布的每个尾部排除2.5%的等尾区间不同，HDI不是等尾区间，因此始终包括后验分布的众数。

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WinBUGS对多元随机波动率SV模型：贝叶斯估计与模型比较

该模型相当于将两个基本单变量SV模型组合在一起。显然，该模型不允许交叉收益或波动率之间的相关性，也不允许Granger因果关系。但是，它允许尖峰厚尾特征收益率分布和波动率聚类。...例如，在模型1（MSV）中，_p = 6和未知参数的矢量a。贝叶斯推断基于模型中所有未观察量θ的联合后验分布。矢量θ包括未知参数和潜在对数波动率的矢量，即θ =（a，h 1，......*(th\[i-1,1\]-mu1)+phi12*(th\[i-1,2\]-mu2); thmean\[i,2\] <- mu2 + phi2*(th\[i-1,2\]-mu2) 结果我们报告前六个模型的后验分布的平均值...，标准误差和95％可信区间以及最后三个模型的后验分布，以及为九个中的每一个生成100次迭代的计算时间。...但是，编写用于估计多变量SV模型的第一个MCMC程序并不容易，并且比较替代的多变量SV规范在计算上是复杂的。WinBUGS强加了一个简短而敏锐的学习曲线。

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WinBUGS对多元随机波动率SV模型：贝叶斯估计与模型比较

p=5312 通过拟合每周汇率的双变量时间序列数据，多变量SV模型，包括波动率中的格兰杰因果关系，时变相关性，重尾误差分布，加性因子结构和乘法因子结构来说明想法。...该模型相当于将两个基本单变量SV模型组合在一起。显然，该模型不允许交叉收益或波动率之间的相关性，也不允许Granger因果关系。但是，它允许尖峰厚尾特征收益率分布和波动率聚类。...例如，在模型1（MSV）中，_p = 6和未知参数的矢量a。贝叶斯推断基于模型中所有未观察量θ的联合后验分布。矢量θ包括未知参数和潜在对数波动率的矢量，即θ =（a，h 1，......，标准误差和95％可信区间以及最后三个模型的后验分布，以及为九个中的每一个生成100次迭代的计算时间。...但是，编写用于估计多变量SV模型的第一个MCMC程序并不容易，并且比较替代的多变量SV规范在计算上是复杂的。WinBUGS强加了一个简短而敏锐的学习曲线。

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静息态MEG动态因果模型的可靠性

本研究评估了基于电导的典型微回路模型下静息态磁脑图（MEG）动态因果建模（DCM）的可靠性，评估指标包括后验参数估计和模型证据。...为了比较不同的假设，这些假设通过不同的模型表示，人们使用自由能界限上的[对数]模型证据差异，类似于对数贝叶斯因子。贝叶斯模型简化（BMR）可用于嵌套或替代先验下的模型证据（及后验参数估计）的事后计算。...PEB利用BMR快速高效地计算每个受试者在群体约束下的后验估计。每个受试者的经验先验的隐式修订使得局部最小值不太可能发生，因为这些先验受到群体均值的影响。...这可以被解释为评估参数概率分布间的可靠性，即在没有受试者或会话效应的情况下，一个受试者或会话的后验估计与另一个的估计相似。...）；以及(iii) 测试DCM中后验参数的协方差对参数估计可靠性的影响。

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GWAS综述（生信文献阅读俱乐部精选）

Posterior inclusion probability 后包含概率：单核苷酸多态性（SNP）被包括在任何因果模型中的边际概率，取决于所观察到的数据，从而提供SNP应被包括作为潜在致病因素的权重...然后，根据评估多个SNP对性状的同时影响的统计模型，可将区域划分为独立的子区域以减轻计算负担。使用下文将要介绍其中一种方法在每个区域进行统计学精细定位。...惩罚回归模型通过将小效应估计收缩到零，同时将SNP效应大小和SNP选择估计到模型中。处罚模型使用调整参数来选择模型中的SNPs，并选择调整参数来促进具有较小效应大小的SNP从模型中移除。...首先，与P值不同，可以直接比较SNP的后验概率。其次，与根据与主导SNP的相关性选择SNP相比，他们倾向于选择较少的SNP作为潜在的致病因素。...替代的方法有，使用功能注释来对回归模型中的SNP进行加权或扩展贝叶斯模型以允许SNP因果依赖于注释的先验概率。

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意识的整合世界建模理论：FEP-AI + IIT + GNWT = IWMT

如下所述，IWMT提出，如果（且仅当）这些复杂结构还包括由感知体和嵌入式目标导向代理的生成模型所涉及的概率映射或由此得出的最大后验（MAP）估计，那么最大复杂结构（涉及到MICS）也可能涉及主观体验。...对于后续讨论意识的重要性，这些图不仅能够生成概率世界模型（即，推断）并根据观察结果完善这些模型（即，学习），而且PGM还提供了变量组合的最可能值的离散估计，如最大后验概率（MAP）估计。...无论是在蠕虫还是在人类中，SOHM都将包含与具体生物体模型及其与之耦合的环境相关的概率模型的联合后验（或相关的最大估计）。...Bottleneck z1 计算其输入数据的后验，该后验现在被传递给 Bottleneck z2 作为先验，用于推断其数据的可能重建（或后验）。...对于大脑来说情况并非如此，IWMT提出通过传播神经元活动计算联合后验和估计（以及由此产生的样本），其中通过同步动态（即SOHMs）促进（或安排）消息传递/信念传播。

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斯坦福 Stats60：21 世纪的统计学：第十章到第十四章

11.3.5 计算后验现在我们已经有了计算爆炸物存在的后验概率所需的所有部分，这是在观察到 3 次测试中的 3 次阳性结果后。...11.4.5 计算后验我们现在拥有计算后验概率分布的所有部分所需的部分，这些部分涵盖了所有可能的 p_{respond} 值图 11.3：观察数据的后验概率分布以实线绘制，与均匀先验分布（虚线）相对...最大后验概率（MAP）值由菱形符号表示。 11.4.6 最大后验概率（MAP）估计根据我们的数据，我们想要获得样本的 p_{respond} 估计值。...一种方法是找到后验概率最高的 p_{respond} 值，我们称之为最大后验概率（MAP）估计。我们可以从 11.3 的数据中找到这个值——它是在分布顶部标记的值。...假设你有一个绝对先验，即 p_{respond} 大于等于 0.8，这样你就将所有其他值的先验概率设为零。如果我们计算后验会发生什么呢？图 11.4：A：先验对后验分布的影响。

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一个问题引发的统计学派之争

至于有多少层次和相互的因果关系法则，这要看具体的实际问题假设来构建，频率学派的一层模型仅仅是最简单的特例。我们能够处理估计任何参数值的问题（往往是极大似然估计）以及某变量在所有信息条件下的分布问题。...结论三：根据发病率先验和神医诊断后验判断，由贝叶斯公式，得得病与否的随机变量的后验分布仍然为伯努利分布，其分布参数约为0.090。...强行构造的因果一定会因为和真实生成过程不符合导致最后的模型效果的偏离啊。有些变量之间是看不见摸不着的相关关系，并没有谁先谁后的因果关系啊！...结论四：根据最大熵模型准则，在题设条件都成立的条件下，得到的最大熵模型的解，由条件概率公式得，此时得病概率为0.910。...其实啊，这些结论都是在各自的理论下站的住脚的，也是完全不同的世界观，方法论的推演结果，虽然都是一个数，但他们并无可比性，所代表的含义分别为参数置信度，变量服从分布的参数值，后验概率以及最大熵的解下的条件概率

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机器学习21：概率图--朴素贝叶斯模型

朴素贝叶斯属于生成式模型，即先对联合分布P(x,c)建模，然后再由此获得后验概率P(c|x)，朴素贝叶斯分类的是所有属性之间的依赖关系在不同类别上的分布。...后面就可以使用极大似然估计法进行参数估计了。 2，后验概率最大化隐含着期望风险最小化：朴素贝叶斯法将实例分到后验概率最大的类中，等价于期望风险最小化。论述如下： 1)，使用0-1损失函数： ?...可见根据期望风险最小化准则可以得到后验概率最大化准则。...1)，MLE：最大似然估计就是求解使得X出现概率最高的θ。显然计算出来的参数完全取决于实验结果。 ? 2)，MAP：能够很大程度克服实验误差，该方法尝试最大化后验概率P(θ|X) 。 ?...注意该式和最大似然估计的唯一区别，是增加了先验概率P(θ)，这也就是要求θ值不仅仅是让似然函数最大，同时要求θ本身出现的先验概率也得比较大。

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贝叶斯网络的因果关系检测(Python)

这个定义被纳入贝叶斯图模型中。贝叶斯图模型又称贝叶斯网络、贝叶斯信念网络、Bayes Net、因果概率网络和影响图。都是同一技术，不同的叫法。为了确定因果关系，我们可以使用贝叶斯网络（BN）。...确定因果关系的概念思想是通过将一个节点保持不变，然后观察其影响来确定因果关系的方向，即哪个节点影响哪个节点。...贝叶斯规则用于更新模型信息，数学上表示如下方程式：方程式由四个部分组成: 后验概率(posterior probability)是给定发生的概率。...常见的评分函数是给定训练数据的结构的后验概率，例如BIC或BDeu。 BIC是贝叶斯信息准则（Bayesian Information Criterion）的缩写。...贝叶斯技术的优势总结如下：后验概率分布的结果或图形使用户能够对模型预测做出判断，而不仅仅是获得单个值作为结果。可以将领域/专家知识纳入到 DAG 中，并在不完整信息和缺失数据的情况下进行推理。

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因果推断常用计量方法

缺点：假设事件发生前的趋势可以外推到事件后。易受外部冲击干扰。应用：环境政策评估（空气污染法规对空气质量的影响）。经济政策研究（利率调整对通货膨胀的影响）。8....步骤：使用机器学习模型预测处理变量和结果变量。计算残差并估计处理效应。优点：能处理高维数据和复杂非线性关系。减少模型误设的风险。缺点：计算复杂度较高。需要较大的样本量。...结构方程模型 (Structural Equation Modeling, SEM)原理：通过设定变量之间的结构关系，结合观测数据估计潜在因果关系。优点：能同时分析多个因果路径。适合复杂的理论模型。...缺点：模型设定依赖于理论假设。参数估计可能不稳定。应用：心理学研究（人格特质对行为的影响）。经济学研究（宏观经济变量之间的相互作用）。10....贝叶斯因果推断 (Bayesian Causal Inference)原理：基于贝叶斯统计框架，结合先验分布和数据更新后验分布，估计因果效应。优点：能灵活处理不确定性。适合小样本和复杂模型。

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算法工程师-机器学习面试题总结(2)

换言之，贝叶斯定理帮助我们根据已知信息来计算我们想要的信息。在贝叶斯定理中，我们将原始假设称为先验概率，而我们获得的新证据则称为后验概率。...使用贝叶斯定理，我们可以计算出在给定观测数据的情况下，每个类别或假设的后验概率。后验概率最大化的含义是选择具有最大后验概率的类别或假设作为我们的决策结果。...进行分类：当有一个新的样本需要进行分类时，根据贝叶斯定理和特征条件独立性假设，计算每个类别的后验概率。后验概率最大的类别即为最终分类的结果。...在朴素贝叶斯分类器中，以多项式朴素贝叶斯为例，使用了多项分布模型，其中特征变量的加权求和构成了用于计算各个类别的后验概率的线性模型。...具体来说，对于每个类别，朴素贝叶斯计算出一个后验概率，然后选择具有最高后验概率的类别作为预测结果。虽然朴素贝叶斯的特征独立性假设在实际问题中可能不成立，但这并不妨碍它被视为线性模型。

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使用Python检测贝叶斯网络的因果关系检测

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仿真智能: 新一代的科学方法

概率推理在近似复杂后验方面也有局限性，这可能导致简单点估计（例如，最大后验（MAP））产生误导性的解决方案[486]。...此外，为了充分评估给定测量的可能逆解的多样性，逆求解器应该能够估计参数的完整后验（以观察为条件）。...重复执行这一过程后，接受的样本大致遵循后验分布。第二类方法通过从模拟器中抽样，并使用核密度估计或直方图在样本空间估计密度来近似似然。...此外，使用产生追踪空间完整后验的模拟器，如概率编程，我们可以尝试使用因果推断和发现算法来得出因果结论。我们将在主题集成部分后面介绍。...在概率编程中，此推理任务是通过定义任何感兴趣的潜在量的先验分布，并使用贝叶斯规则根据观察到的结果（例如实验数据）获得这些潜在量的后验分布来执行的。

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SIGCOMM 2023 | Veritas: 通过视频流媒体记录进行因果推理

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