l*********s
发帖数: 5409 | 1 multiple modes 的话就算converge了参数分析都很难解释吧。 |
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m****n
发帖数: 3016 | 2 你们觉得跟prior 的设法有关么？ 我现在15个是 uni 或者log uni, 5个是normal的，
如果都变成normal是否会有帮助么？ |
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m****n
发帖数: 3016 | 4
我对 prior的分布，没有太多的倾向，也就是，没太多信息在prior里，所以，可以换
个prior
dist. 试试。 |
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l*********s
发帖数: 5409 | 5 For improper priors, you can have bizarre problems. Try proper priors and do
some sensitivity analysis to see how it pans out |
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x**********t
发帖数: 45 | 7 最近接触mcmc,没修过课，不是很懂。
比如一个stochastic volatility model
y_t=\exp(h_t/2) u_t
h_t=\mu+\phi(h_{t-1}-\mu)+\sigma\eta_t
其中u_t和\eta_t都是iid的正态分布。
很多文章都讲用mcmc中的Gibbs sampler来sample from posteriors of parameters
and volatilities.
如果直接让\phi=1，\mu消掉，剩下的volatility就不是stationary的了，这样的模型
，还能用gibbs sampler马？ |
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a********s
发帖数: 188 | 8 地震还做不到预测，只有等一个地方震了(prior)，周边的才能起到预警作用(
posterior)... |
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a********s
发帖数: 188 | 9 呵呵，不是这个意思，prior， posterior纯属娱乐。 |
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k*******a
发帖数: 772 | 10 这个不一定一有close form吧
试试把 (1-kpi)^(1-x)写成 [(1-k)+k(1-pi)]^(1-x)
泰勒展开，每一项和前面的合并都是可以积分的，是Beta函数 |
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z****e
发帖数: 702 | 11 Taylor展开后就不是close form了。
如果truncate，就成近似解了。
现在实际上还是希望得到简单的解析解，因为主要要分析K对后验期望E(pi|X)的影响。 |
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s*****9
发帖数: 108 | 12 用Mathematica跑出来是两个gamma函数的乘积，再乘上一个regularized
hypergeometric function。
Gamma[c - a c] Gamma[1 + a c + x] Hypergeometric2F1Regularized[-1 + x,
1 + a c + x, 1 + c + x, K]
既然x是0或者1，应该还是可以得到简洁形式的。 |
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z****e
发帖数: 702 | 13 前面这俩gamma看着很挺好，后面这个hg太复杂了。
此外hg也不是close的。
我不太熟悉mathematica，您得到这个是精确解而不是近似解吧？
还是很郁闷。 |
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R*******c
发帖数: 249 | 14 有一组数据: y_1,y_2,...y_n
模型如下：
y_i~Nor(a_i,sigma^2) for i=1,...,n
a_i~Nor(a_0,sigma_a^2)
对a_0,sigma,sigma_a取diffuse prior,最后这三者的posterior sample mean会是什么
呢？
我觉得这个model是un-identifiable的，但是不知道做bayesian analysis结果会怎么
样？ |
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m**s
发帖数: 346 | 15 修一门bayesian methods in computer science。
主要是编程实现一些统计上面的算法。
开始还好，最近的一个lab，让我很头大。也许给我很多时间，我能想出来，但是会太
迟了。明天就要交了，虽然是memorial day。
不是想找人帮忙做，只需要懂的人看看，点拨一下。为了表示对您的时间的尊重，我愿
意$10/hr 补偿您的时间。钱肯定不多，您如果嫌不够，可以再商量。
下面是这个lab的大概意思：
implement MCMC using Metropolis (or Metropolis-Hastings).lab给了4个bayesian
networks，要用我们写的程序针对某个query，做sampling，然后plot mixing, prior,
and posterior. 其实我自己感觉这个lab有些地方没说清楚，但是也许懂的人能够猜
出来。这五个networks是：
1）faculty evaluation. faculty evaluation scores are distributed normally
with a normal pr... 阅读全帖 |
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c*****a
发帖数: 808 | 16 大学修stat & econ, 美国大学太宽松，糊糊涂涂混了毕业。
未来两年想认真读ms，我不想再后悔没好好读书了。
想做银行的credit risk。一大串问题：
银行都是用什么的？generalized linear model?logistic reg?time series?survival
analysis?要特意修什么课吗？有没有推荐的书看吗？
顺便问一下这课对银行工作有帮助吗
Bayesian Statistics
Bayes Theorem, subjective probability, conjugate priors, non-informative
priors, posterior estimation, credible intervals, prediction, sensitivity
analysis, comparison to classical procedures, MCMC, Gibbs sampling,
hierarchical Bayesian analysis. Use of statistical software. |
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A*******s
发帖数: 3942 | 17 AUC衡量的就是模型的rank ordering的能力
AUC最大的模型，
不意味着会给出关于患病风险的最准确的posterior prob estimates
但是它一般会给出按照风险从高到低排列最准确的一个序列
用misclassification rate，
还是用AUC，
或者用sensitivity, specificity
都得看实际需要吧 |
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w***e
发帖数: 35 | 18 不知道我的理解对不对。
过去做Bayesian Analysis的时候，可以用gibbs sampling, M/H sampling, and slice
sampling等方法针对 posterior distribution 进行采样。对于采样的结果是否符合
要求，通常会对采样的结果做一个Convergence的测试。如果证明Converge了，就认为
采样的结果可以用于进一步的分析。
的， |
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s*****9
发帖数: 108 | 19 你说的这些个常见的算法，只要converge了，得到的dist肯定是posterior dist啊，证
明都已经有了的 |
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R*******c
发帖数: 249 | 20 可否给些文章看看呢？（关于得到的dist肯定是posterior dist) |
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z*******n
发帖数: 15481 | 21 你是frequentist 还是 bayesian？
frequentist的话算MLE 然后inverse of fishier information matrix是estimate的
variance
bayesian的话用MCMC sampler去sample 那些参数的posterior distribution 然后
sample mean作为参数的估计值
如需更多细节 发几个包子吧 我给你发pdf文件 呵呵 |
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V*********n
发帖数: 198 | 22 I'm running a MCMC algorithm using Metropolis-Hastings algorithm. In one
of
the runs, the Markov chain seems to get stuck somewhere it shouldn't get
stuck. Here is the plot of the posterior draw of one parameter, and
similar
pattern happens to every parameter. Anybody know why?
BTW, this is done by matlab, and I also called some c function via MEX
interface. Not sure if this is the reason. |
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B****n
发帖数: 11290 | 23 為什麼分類裡面的conditional probability (i.e. P(Y=g|X) g=1,2,...,k) 都叫
posterior probability 而不直接說conditonal probability |
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p********a
发帖数: 5352 | 24 ☆─────────────────────────────────────☆
cici (full house) 于 (Mon Nov 7 08:33:47 2011, 美东) 提到:
对于logistic regression
log（pi/1-pi）=b0+b1x1+b2x2
我现在已知independent variables和response variable{log(pi/1-pi)}
我要怎么做才能把参数b0,b1,b2 fit出来？非常感谢
☆─────────────────────────────────────☆
sleephare (I+don't+know.) 于 (Mon Nov 7 14:16:38 2011, 美东) 提到:
SAS, R?
☆─────────────────────────────────────☆
cici (full house) 于 (Mon Nov 7 16:19:05 2011, 美东) 提到:
R,thanks
☆────────────────────────────────────... 阅读全帖 |
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f**********e
发帖数: 1994 | 25 1. 用 Gaussian mixture model, 再用 EM 算法求 parameters 的 MLE estimate. 最
後用 bootstrapping sample posterior, 看看 MLE estimate 是不是合理。
2. 有了 zip codes 可以得到 population, location, 和相鄰的 zip codes。由此可
以得到一個無向圖，每個上有當地的 fraud rate。由此可以建立一個 risk model，用
人口和周圍的 fraud rate 為 features。
以下看不到。。。
我不是科班的。但如果要我處理 data 我會這麼做。
个前100左右的大学今年博士毕业了。我成绩不好，博士的gpa只有3.6，在我们系老中
里排倒数第一，要不是系里有几个老美的博士生垫底，系里可能就把我kick out 了，
在一个full professor手底下干活，总是不能让他满意，本来他想让我2010年毕业，无
奈，我research太差，托到2011年底才毕业的。因为他本来想让我2010年毕业，我2010
年初开始投简历，找工... 阅读全帖 |
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g*******u
发帖数: 148 | 26 My bad. Now I got you. The quick answer is, yes, people in my field are serious in the use of Bayesian . You can go check:
http://www.sawtoothsoftware.com/products/cbc/cbchb.shtml
As you can see, this is a module for the implementation of hierarchical
Bayes. The module is only 5 MB in size but asks for USD $2,000!
In the design phase we have several different methods to create surveys, while in the analytics phase the underlying method is all about random-effect logit model using hierarchical Ba... 阅读全帖 |
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c**********2
发帖数: 301 | 27 呵呵，谢谢啦。
发发自己想的答案，看看对不对？
1. prior的选择。 如果选到不好的prior 或者 totally non-informative 的，得到的
BE误差很大。
2. 如果mu和a 不独立，posterior 会不可积？ |
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g**********t
发帖数: 475 | 28 You may use Bayes' rule:
P(woman|Data) is proportional to P(woman_prior)*P(woman_in_site_1)*P(woman_
in_site_2)* ... *P(woman_in_site_N)
Similarly,
P(Man|Data) is proportional to P(Man_prior)*P(Man_in_site_1)*P(Man_in_site_2
)* ... *P(Man_in_site_N)
You can easily get the posterior probabilities by normalizing the two terms.
Here we assume visiting websites are independent events conditional on sex. |
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B****n
发帖数: 11290 | 29 3. 分的好(或說錯誤率低)的classifier就是好的阿 呵呵
常用的classifier太多了 建議看看machine learning的書
logistic regression, bayesian (posterior probability), neural network, fisher discriminant analysis, support vector machine, boosting, random forest |
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B****n
发帖数: 11290 | 30 你如果有許多組學生兩門課程的成績 那你就可以知道這兩門課個別的平均值和變異數
再加上相關性 最簡單的方法就是假設兩門課是bivariate normal 然後計算posterior
mean of
score of one course given score of the other course. |
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p****u
发帖数: 1940 | 31 对，假设两门课程的成绩都是 normal distribution
mean = 80
standard deviation = 25
求具体解答 过程。
感谢！
posterior |
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r*****d
发帖数: 346 | 32 应该要认为每个网站得到的是一串时间序列,然后建立一个hierarchical model:
\Alpha is the hyper prior which has pdf p(\Alpha), and then specify the
conditional distribution \Theta|\Alpha ~ f(\Theta|\Alpha), and next given \
Theta, Y_i's are independent and can be parametrized by \Theta.
Then calculate the joint posterior distribution of (\Theta, \Alpha) given
the observed data, and go from there.
只是初步的想法，不知道是否make sense. |
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k*******a
发帖数: 772 | 33 apply没用
首先，看看有没有一些code可以vectorize来提高运算，如果已经vectorize极限了，可
以考虑C++算
推荐用 Rcpp 来把运算最多的部分（比如posterior函数) 用C++ code写，Rcpp很好用
，写起来和写Rcode差不多。
或者，全部bayesian的运算都用C++写就更快了 |
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h***c
发帖数: 12 | 34 一点理解，也不知道对不
我对这5点都存有疑问：
1.InvGamma(1,1)分布是范围>0的什么分布啊？为什么要用(1,1)呢？
如果 x 是 invgamma（1，1）,那 1/x 是exponential(1).
用（1，1）的原因可能是1，简单，2，pdf相对平滑，能够cover a large range with
decent probability.
2.共轭的条件不符合：解释是不能总是获得实际数据，共轭必须满足什么条件啊？
似乎是说有些data不是normal，而是truncated normal。这种条件下用wishart也不共轭
3.在这种条件下可以使用Gibbs sampler生成先验分布吗？我查了一下，要有概率转移
矩阵才可以使用Gibbs sampler吧？
不是用gibbs sampler生成prior。
文章是说既然不共轭，就不能直接用wishart来得到posterior samples。需要gibbs来
做。跟prior的生成没有关系
4.为什么可以这么循环呢，协方差矩阵里面的初始值是怎么产生的呢？
diagonal的值从invgamma sample... 阅读全帖 |
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c********h
发帖数: 330 | 35 根据楼主提供的信息，我觉得是想问bayes
题目告诉的就是这个coin是biased，依次可以假设一个prior distribution，用beta
dist
然后用obs得到posterior dist，然后就可以得到估计啊概率啊等等 |
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N******n
发帖数: 3003 | 36 distribution一般没有区别，这个是sample normalization的基础。 |
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z*****3
发帖数: 17 | 37 其实我想比较的就是一个基因在两个condition下这个parameter是不是有显著差异。然
后进一步，一组基因在两个condition下，parameter vector是否有显著差异 |
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N******n
发帖数: 3003 | 38
那一半的ttest不行吗？ 你这个parameter 不是mean? |
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a*****i
发帖数: 1045 | 40 第一年，完全没什么概念呢。已经开始选择论文题目了。现在有几个option，不知道有
没有好心人可以帮忙看看哪些方向比较好，或者对将来工作会有帮助。
自己之前定了跟statistical process control 有关的方向。但不怎么样。
1. Title : A comparison of different statistical process monitoring schemes
on real life data （这个是关于statistical process control的）
It is often desirable to provide online monitoring for industrial or
agricultural processes. Faced with the task of performing such monitoring,
practitioner will often choose to apply a control chart. However, there many
options available, and it i... 阅读全帖 |
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n******7
发帖数: 12463 | 41 谢谢，自学统计，这种推理总是搞不好。
这样的话，最终binomial的p就是p1和p2的weighted sum。而我实际要处理的是个beta
distribution。我统计太差，对参数alpha和beta没有这里的p这样直观的感觉，琢磨不
明白。问题可以描述成这样：
两个药厂分别生产红蓝两种药丸，各自有一定比率的次品。假设红药丸的合格率服从一
个Beta（a_1,b_1）的分布，蓝色药丸合格率服从一个Beta（a_2,b_2)的分布。如果把
两种药丸混合，其中红色占p，那么混合在一起的药丸的合格率如何分布？
我头疼的是这里参数a和b的意义。我看到的都是基于prior probability 来定义的。比
如如果prior是uniform distribution，那就是Beta(1,1),然后测试了一些药丸，发现
有m个有效，n个无效，那么 posterior probability 分布就是Beta(1+m,1+n)。按照这
个prior的话，红药丸测试中有a_1-1个有效，b_1-1个无效；蓝色药丸有a_2-1个有效，
b_2-1个无效。
但是这对混合结果的影响我想不明白。如果... 阅读全帖 |
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a******r
发帖数: 706 | 42 看漏了四楼，汗。对不起
这种问题，一般prior几率过低，posterior几率都是很低的 |
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H**********f
发帖数: 2978 | 43 这就是想看看你能不能说出个123吧，比如known or unknown variance，order
statistic，pdf，MLE，Newton-Raphson，prior distribution，posterior mode，就
扯呗，面试当场不太可能做得出来吧，回头也没必要再较真了 |
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e**********l
发帖数: 124 | 44 请问有没有会写 bayesian代码的 需要按我说的prior和 distribution model来写一些
代码，生成图片，并且算一下highest posterior density 等
有偿求助
感兴趣的请站内信联系 谢谢 |
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a*i
发帖数: 1652 | 46 那就再来 YAG capsulotomy
posterior capsular opacification倒是白内障手术最常见负反应。 |
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z*******2
发帖数: 2643 | 47 巩膜炎的病因病理及临床表现
【病因】
巩膜炎的病因多不明，有时不仅找不到原因，甚至连炎症的原发部位是在巩膜、上
巩膜、球筋膜或是在眶内其他部位也不清楚，例如，后巩膜炎就难与急性炎性眶假瘤鉴
别。
外源性感染
外因性者较少见，可为细菌、病毒、真菌等通过结膜感染灶、外伤、手术创面等直
接引起。
内原性感染
1.化脓性转移性（化脓菌）。
2.非化脓性肉芽肿性（结核、梅毒、麻风）。
结缔组织疾病的眼部表现
结缔组织病（胶原病）与自身免疫病有关，如类风湿关节炎、坏死性结节性红斑狼
疮、结节性动脉周围炎、类肉瘤病（结节病）、Wegener肉芽肿、复发性多软骨炎等并
发的巩膜炎，所引起巩膜的类纤维蛋白坏死性改变，本质上与结缔组织病相似。在坯
煞费苦心性巩膜炎中其并发率约在50%以上，穿孔性巩膜软化时其并发率则更高。其他
如强直性脊柱炎、Bencet病、皮肌炎、IgA肾病、颞动脉炎、卟啉病人中，也有并发巩
膜炎的报道。Watson（1982）经过动物实验对诱发巩膜炎机制的研究指出：这种类型的
肉芽肿性改变，可能说明病变是局部产生的抗原（Ⅳ迟发型超敏反应中）或循环免疫复
合物在眼内沉积，诱发免疫反应而引... 阅读全帖 |
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A*******s
发帖数: 9638 | 48 来自主题: Medicalpractice版 - a case 这个case的最重要一点是pain。 我开始想到了carotid dissection， 但应该引起对侧
的偏瘫。 一般stroke是没有pain的， 当然有些posterior fossa的stroke可能会引起
headache。
ascending aortic dissection可以引起ischemic neuropathy。 我想病人的症状是
brachial plexus ischemia。 如果没有gut给TPA， heparin是必须的。
What was your followup，宝宝？ |
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a**e
发帖数: 5094 | 49 I disagree. posterior fossa leision is hard to pick up at HCT. |
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A*******s
发帖数: 9638 | 50 大家在学习过程中， 肯定看到很多有趣的，经典的临床综合症。 希望大家每人贡献一
个case， 图文并茂， 奖励办法由futurehw公布。
我开个头： Bow hunter's syndrome
It is named after how a bow hunter's who usually turn their head
significantly to shoot the bow and arrow. Bow Hunter's syndrome is a
condition where the contralateral vertebral artery is stenosed, compressed,
or occluded. Since the vertebral arteries supply blood to the posterior
portion of the cranium, then patients are going to have issues with sight,
vertigo and occasions of syncope. When the co... 阅读全帖 |
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