Описание тега hierarchical-bayesian
Иерархические байесовские модели определяют статистические априоры для параметров и гиперприоры для параметров априорных распределений.
0
ответов
Стэн номер эффективного размера выборки
Я воспроизвел результаты иерархической модели, используя пакет переосмысления с помощью только rstan(), и мне просто любопытно, почему n_eff не ближе. Вот модель со случайными перехватами для 2 групп (intercept_x2) с использованием пакета переосмысл…
31 авг '17 в 19:05
0
ответов
Алгоритм Метрополиса Гастингса для байесовской иерархической модели
Я разработал алгоритм Метрополиса-Гастингса для двойной сигмоидальной модели, но теперь цель состоит в том, чтобы создать байесовскую иерархическую модель, которая зависит от поступающих данных о температуре. Например, параметр asymptote будет запис…
26 фев '19 в 22:34
1
ответ
Почему в моей иерархической модели PyMC3 возникает несоответствие размеров?
По сути, это пример "Несколько монет от нескольких монетных дворов / бейсболистов" из " Байесовского анализа данных", второе издание (DBDA2). Я считаю, что у меня есть код PyMC3, который функционально эквивалентен, но один работает, а другой нет. Эт…
05 окт '18 в 21:46
0
ответов
Иерархическая линейная модель смеси
Я реализовал стандартную иерархическую модель с уровнем 1 в группах, чтобы быть линейной моделью и уровнем 2 в модели гауссовой смеси предметов. Это означает, что наклон, полученный из уровня 1, используется моделью уровня GMM для кластеризации. Ког…
29 янв '19 в 12:00
3
ответа
Сохранение данных из трассировки в PyMC3
Ниже приведен код простой байесовской линейной регрессии. После того, как я получу трассу и графики для параметров, есть ли способ сохранить данные, которые создали графики, в файле, так что если мне нужно будет построить их снова, я могу просто пос…
13 июн '18 в 13:49
1
ответ
Значение параметров регрессии BRM
Я использую пакет brms для построения многоуровневой модели с гауссовским процессом на предикторе x. Модель выглядит следующим образом: make_stancode(y ~ gp(x, cov = "exp_quad", by= groups) + (1| groups), data = dat), поэтому gp предиктора x и много…
15 окт '17 в 19:32
0
ответов
Цензурная модель JAGS подсчитывает данные
Я кодирую иерархическую модель Пуассона в JAGS+R для данных подсчета для цензурированных данных. A - это матрица, строки - это разные места, а столбцы - это разные интервалы времени, в которые я считаю дождливые дни. В качестве ковариат у меня есть …
11 июл '17 в 13:28
0
ответов
Ошибка в MCMCglmm
У меня проблемы с запуском смешанной модели в MCMCglmm. Он отлично работает, когда я пытаюсь запустить его как линейную регрессию: Model.Fit = MCMCglmm(Y~X1, random = ~Cluster, data = DataSet) Но я не могу заставить его выполнить логистическую или п…
18 июл '17 в 19:30
0
ответов
Модель Sapatio-Temporal Bayesian R-inla
У меня проблема с байесовским случаем. Проблема заключается в следующем. У меня есть данные о количестве преступлений в каждом районе региона, с 2011 по 2018 год. Мне нужно построить байесовскую модель пространства-времени для количества преступлени…
11 июл '18 в 16:13
0
ответов
Как интерпретировать (или исправить) отрицательную оценку перехвата сигмы в гетероскедастической линейной многоуровневой модели с пакетом brms R
Я использую R 3.5.0-patched, brms v.2.3.1 на окнах. Я пытаюсь смоделировать z-показатели ИМТ (индекса массы тела) у детей с течением времени. Есть 191 детей (idme) измеряется ежегодно в течение 6 лет. Я закодировал время как учебный месяц (studymc),…
03 июн '18 в 16:10
0
ответов
Изменяет ли ChoiceModelR порядок дел?
Я использую ChoiceModelR, чтобы проанализировать совместный дизайн. Каждый участник должен был ответить на 12 наборов выбора, каждый из которых состоял из 3 вариантов выбора плюс отсутствие выбора. 6 переменных описали варианты выбора. Мои imput-дан…
17 июл '18 в 12:57
0
ответов
Как работать с данными панели с помощью пакета brms в r
У меня есть набор данных панели (несколько наблюдений разных людей с течением времени), для которого я хочу построить простую байесовскую многоуровневую модель. Поэтому я хочу использовать пакет brms. Кто-нибудь знает, как обращаться со структурой д…
25 окт '18 в 07:46
0
ответов
Ошибка запроса () модуля pgmpy: IndexError: индекс 2 выходит за пределы оси 0 с размером 2
Я пытаюсь использовать функцию запроса в модуле pgmpy для определения условной вероятности байесовской сети. Мой код выглядит следующим образом: data_test = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 3, size = (240, 5)),columns=['A','B','C','D','E']) best_mo…
19 июл '18 в 06:20
0
ответов
Как указать, что наблюдение является наибольшим из двух выборочных значений?
Я пишу JAGS скрипт (иерархическая байесовская модель), где времена событий моделируются как гонка между двумя процессами. Замечания: time это измеренное время событий. Модель: два процесса с гауссовыми скоростями - в зависимости от того, какой проце…
02 окт '18 в 15:35
1
ответ
Апостериорное прогнозирование на основе группирующей переменной из `stan_glm()` в пакете `rstanarm`?
Мне было интересно, как получить апостериорный прогноз на основе группирующей переменной из stan_glm() в rstanarm пакет? Например, если у меня есть двоичный файл (0, 1) закодированная группирующая переменная называется "vs" по моим данным (база данн…
21 мар '18 в 03:00
1
ответ
Что такое "linear.predictors" как извлекаемый из объекта stan_glm() в пакете "rstanarm"?
Я пишу, чтобы узнать, что "linear.predictors" как возвращено stan_glm() объект. По-видимому, "linear.predictors" не совпадает с предиктором (ами), предоставленными пользователем (документация не помогла). В любом случае, есть ли способ получить знач…
12 мар '18 в 21:31
1
ответ
Как мы предсказываем новые невидимые группы в иерархической модели в PyMC3?
Если у нас есть иерархическая модель с данными из разных сайтов как разных групп в модели, как мы прогнозируем для новых групп (новых сайтов, которые мы раньше не видели)? например, используя следующую модель логистической регрессии: from pymc3 impo…
21 янв '19 в 18:16
0
ответов
Как получить единую оценку для фунтов на квадратный дюйм, а не оценку для каждого ввода данных, в моей простой модели заполнения Байеса?
Я создаю простые иерархические модели занятости в R2jags, и я заканчиваю с одной оценкой для p, B0 и B1; однако, я получаю оценку для фунтов на квадратный дюйм для каждого участка среды обитания (n=88). B1 - ковариата, представляющая площадь в гекта…
07 сен '18 в 16:08
1
ответ
Ошибка RJAGS Недопустимый векторный аргумент в ilogit
Я хотел бы сравнить регрессию бетарега и ту же регрессию с использованием rjags library(betareg) d = data.frame(p= sample(c(.1,.2,.3,.4),100, replace= TRUE), id = seq(1,100,1)) # I am looking to reproduce this regression with jags b=betareg(p ~ id, …
14 авг '17 в 15:11
0
ответов
Как оценить общую ковариацию гауссовой смеси
Я пытаюсь оценить ковариантность модели гауссовой смеси из 3-х пятен с PyMC3. Среднее значение и ковариация полностью неизвестны, а веса [1,1,1], Для средней оценки можно использовать tt.stack([vx,vy]) построить соответствующее количество. Но для ко…
08 ноя '18 в 20:12