bayesian

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작은 확률에 대한 pymc python 변화 지점 탐지. ZeroProbability Error

pymc를 사용하여 시계열에서 변경 지점을 찾으려고합니다. 내가 바라는 가치는 "변환"가능성이 매우 낮아서 평균 0.009이고 범위는 0.001-0.016입니다. 나는 2 개의 확률에 0과 최대 관측 사이의 사전 확률 분포를 제공한다. 이 코드를 실행하면 alpha = df.cnvrs.max() # Set upper uniform center_1_c =

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베이지안 t-test를 가정

안녕하세요, 나는 기존의 독립 t-test를이 homoscedasticity (즉, 동일 그룹간에 차이)와 잔차의 정규성을 가정 것을 알고있다. 일반적으로 이들은 균등성의 균등성에 대한 levene의 테스트와 정상 가정에 대한 shapiro-wilk 테스트 및 qqplots을 사용하여 검사됩니다. 베이지안 독립 t 테스트로 어떤 통계적 가정을 검사해야합니까

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문제 패키지가 조건부 확률을 잘못 계산 한 것 같습니다.

조건부 확률을 계산하기 위해 R에서 prob 패키지를 사용하고 있습니다. 내 데이터 세트가 Q1 Q2 Q3 Q4 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 내가 확률값을 계산 할 것입니다 (Q2 = 1 주어진 Q4 = 1), 내 지식에 따라이 1 일해야하지만 나는 R에서 다음 명령을 사용할 때 Prob

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MATLAB : 3 차원에서 확률 분포를 그릴 방법은 무엇입니까? (Bayes 규칙 포함)

일부 상황을 설명하기 위해 베이 즈 규칙을 사용하여 연구 문제에 대한 최적의 매개 변수를 찾으려고 노력하고 있습니다. 제 질문은이 매개 변수에 대한 사전 확률 분포를 생성하는 것과 관련이 있습니다. 두 개의 매개 변수가 A와 B라고 가정합니다. A에 대한 사전 분포는 감마 분포처럼 보이고 B에 대한 분포는 정규화 된 Gaussian 분포처럼 보일 것입니다.

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ChoiceModelR, none = TRUE, "betadraw의 오류 [good,] = newbeta [good,]"

저는 계층 적 다항로 짓을 위해 ChoiceModelR을 사용하고 있습니다. 나는 정상적인 분배를 따르는 바깥 쪽 재화의 유용성에 대한 추정치를 얻고 싶다. 외부 상품에는 내부 상품과 같이 공변량이 없습니다. 그것은 가격이나 브랜드 더미를 가질 수 없습니다. 그래서 list (none = TRUE)를 설정하고 X 데이터 (ChoiceModelR의 문서에 설

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베이 즈 결과를 계산하는 방법

내 결과의 사후 확률을 계산하고 싶지만 적절한 기능을 찾을 수 없습니다. 이 내 코드, 난 here prior = c(D = .0001, not.D = 1 - .0001) like.D = c(pos=.99, neg=.01) like.not.D = c(pos=.01, neg=.99) likelihood = rbind(D = like.D, not.D =

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choicemodelr : 데이터 구조에 오류가 있습니까?

Sermas와 Colias의 ChoiceModelR 패키지를 사용하여 Hierarchical Bayes Multinomial Logit Model을 평가 한 경험이있는 분이 계십니다. 현재, 실제 데이터를 준비하기 위해 결합 데이터 (테스트 데이터)에서 데이터를 분석하고 있습니다. 데이터 파일은 필요에 따라 (UnitID Set Alt X_1 ... X_n

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JAGS를 사용하여 예측 생성

매개 변수화 된 선형 가우스 베이지안 네트워크가 있고 모델에 대한 예측을 rjags을 사용하여 수행하려고합니다. 나는 하나의 관측을 위해서 이것을 할 수는 있지만 여러 관측을 통과시키는 방법을 모른다. 여기에 예제에게 있습니다 library(rjags) library(coda) 초기 모델 mod <- textConnection("model {

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PyMC 건물 및

문제 계산서 데이터에서 피팅 모델 : 나는 데이터 집합을 가지고 있고 그것에서 베이지안 네트워크를 배우고 싶습니다. PyMC 문서에서 설명한 것처럼 가정을하고 초기 모델을 만드는 데 사용할 수있는 데이터 세트에 대한 정보는 없습니다. 따라서 가정없이 데이터에서 모델을 직접 배우고 싶습니다. 배경 나는 PyMC (V2 & V3)의 문서를 읽을 수 있지만 나에

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베이지안 네트워크 모델 크기 계산

n 노드/기능/열/속성 및 k 호가있는 베이지아 네트워크 모델의 (저장소) 크기는 어떻게 계산합니까? 모델은 pymc 또는 석류를 통해 생성 될 수 있습니다.