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Beta3,1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
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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
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确定等尾可信区间
、、
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
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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
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后距关节正态分布
、、、
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
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图中缺失的后验分布
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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
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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
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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
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
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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
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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
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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
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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
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
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
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我在R中工作，下面是我的代码： n <- 1000trueB1 <- 0.1prior.sd0 <- 10 b0=param[1] B0prior <- dnorm(b
浏览 0提问于2017-01-10得票数 2
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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
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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
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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