bayesian

2熱

1答えて

rjagsを使用して条件付き線形ガウスベイジアンネットワークを定義するのは苦労しています。以下ネットの（CLGは、BNは、通常、連続的および離散的な親（予測子）の両方を有する連続子ノード（結果）によって定義される）、AはDおよびEは、連続的、離散的である： rjagsモデルの場合、私は私が欲しいものsuposeノードEのパラメータは、値ノードA上で定義されるのであるかかる：擬似コード mod

0熱

1答えて

平均場変分推論における更新

変量パラメータq_iのすべての更新が単調増加しているのではないかと思いますか？私はそれがすべての反復で増加するはずであることを理解しますが、これは各q_iの1回の反復でも当てはまりますか？ありがとう！

0熱

2答えて

ベイズ統計：上記の実験を10000回実行し、毎回最長ランの長さをメモしてください

コインを30回フリップすると、10,000回のシミュレーションで最長ランの平均を求めようとしています。私はRでシミュレートする必要があります。上記の実験は10,000回で、最長の実行時間をメモします。はここで、これまでに私のコードです： coin <- sample(c("H", "T"), 10000, replace = TRUE) table(coin) head(coin, n =

1熱

1答えて

Rエラー - 表のサイズが一致しない

RのgRainパッケージを使用してベイジアンネットワークを作成しています。条件付き確率表をコンパイルしようとすると、「表の次元が一致しません」というエラーが発生します。問題の表は、A | Bの形式を取ります。ここで、Aは3つの値を取り、Bは2つの値をとることができます。私は6つの可能な組み合わせに基づいて、cptable定義に合計12の値を入力しました。どのような助けが私がチェックし、無駄に調査し

2熱

2答えて

Stanを使用した階層モデルのHyperpriors

Stanを使用した2項データの複数の確率を推定するモデルを探しています。確率ごとにベータ・プリオリを使用していましたが、情報をプールして見積りの縮小を促すためにハイパープライヤーを使用することについて読んでいます。私はpymcでhyperpriorを定義するには、この例を見てきましたが、私はaとbその後、前にベータ版のためのパラメータとして使用されている状態でスタン @pymc.stochast

0熱

1答えて

CausalImpactからの信頼区間の解釈

CausalImpact RパッケージでCausalImpact関数を使用したときに得られた信頼区間をどのように解釈するかはわかりません。私は矛盾があると思うので混乱しています - モデルはカジュアルな効果があることを示す非常に低いp値（0.009）を返していますが、実際の線（実線）は現れています反作用の95％信頼区間内にあること。因果関係があれば、そのラインが青いバンドの外にあるとは思わないで

1熱

1答えて

Bayesian Ordered Logit - モーダル個体に基づいて予測されたyを時間の経過とともにプロットしようとしています

私は、さまざまな国々と数年にわたるいくつかの調査を組み合わせたデータセットを持っています。私の従属変数（lrparty）は、調査の回答者によると、当事者のイデオロギー的位置（0から10の範囲）です。私は、年齢、性別、教育、党派、回答者の収入など、いくつかの独立変数を持っています。次に、各当事者と各アンケートについて、モーダル個人（例：年齢31、女性= 1、教育= 2、所得= 2、および回答者数）

2熱

2答えて

Pymc3を使ってバイアスされた6面ダイスをシミュレートするには？

Pymc3を使用して6面のダイスロールをシミュレートするにはどうすればよいですか？また、サイコロの異なる面に異なる分布があることは、私は何を知っていますか？