7 votos

¿Estudio de ruta de acceso al pensamiento Bayesiano?

Yo soy de seis años en una función de negocio y tener un título de licenciatura en física y matemáticas aplicadas/stats. Sean Carroll (físico Caltech) "La Gran Imagen" me ha abierto las puertas a la idea de que la estadística Bayesiana es una manera útil de pensar acerca de cualquier cosa, inevitablemente se mantenga un antes y usted debe actualizar su credibilidad como información adicional disponible.

¿Hay un camino para la formación de su intuición de que esta manera de pensar? Críticamente, sería necesaria la repetición de la práctica con respuestas verificables a través de un curso, o de auto-estudio, que incluye muchos de los problemas y soluciones. No creo que de la simple lectura va a hacer.

Los recursos posibles, después de haber leído todos los relacionados con la pregunta en este sitio pude encontrar:

  • "La Teoría de la probabilidad" por Jaynes. Pro: analítica; explicación intuitiva de la estadística bayesiana. Con: requisitos previos; falta de problemas y soluciones.
  • "Haciendo Bayesiano de Análisis de Datos" por Kruschke. Pro: incluye problemas y soluciones; sólo requiere "álgebra y rusty cálculo". Con: obras en R, que creo que prevé menos intuitiva de aprendizaje de las analítico (puedo estar equivocado).

Si se trata de un multi-año camino que tengo que tomar, comenzando por otra parte, me siento feliz de hacerlo! Lo ideal sería evitar el frecuentista métodos, como no tengo ningún uso para ellos.

Mi objetivo no es ser un científico, pero para aprovechar una idea de cómo la realidad funciona a ir por encima y más allá del pensamiento establecido en los negocios.

Muchas gracias por cualquier sugerencia!

6voto

Ben Ogorek Puntos 1040

He empezado a escribir mi propio camino hacia la comprensión de la bayesiano forma de pensar y voy a compartir mi punto de vista. Empecé la lectura de artículos clásicos sobre los diferentes muestreadores y va a través de derivaciones para el conjugado de los casos, y no creo que me puso de muy lejos. Cierto, las elites que se va a escribir sus propios samplers y explotar todos los conjugado oportunidad posible. Pero si usted desea conseguir una buena sensación para el enfoque y la posibilidad de obtener un par de métodos útiles, hay maneras más directas.

Mi recomendación es buscar un buen bayesiana de la herramienta de modelado que se ocupa de la toma de muestras y le permite centrarse en la especificación de las probabilidades y de los priores. Para mí, este ha sido Stan. Se basa en una particular sampler que no requiere de mucho juguetear. La Guía del Usuario y Manual de Referencia (disponible en la Documentación de la página) se lee como un libro de texto, y se puede aprender mucho por ir a través de los ejemplos. Cuando usted tiene una idea para un nuevo modelo, usted puede probarlo y suele salir algo de trabajo sin demasiado tiempo. Usted puede ver algunos de mi propia experimentación aquí.

Estamos en una época donde el foco está en la gestión de los cálculos de enormes conjuntos de datos, y software como Stan va a animar a realizar una intensa cálculo incluso en pequeños conjuntos de datos (dependiendo del modelo). Pero creo que vale la pena el tiempo para estudiar y comprender. Todavía hay un montón de "datos pequeños" problemas que existen y es agradable ser capaz de marco de ideas en el aprendizaje de máquina (por ejemplo, L2 regularización) en el contexto bayesiano (donde, de hecho, hay teoría!).

2voto

A. G. Puntos 351

Desde el punto de vista del negocio que usted podría estar motivado por la teoría de la decisión Bayesiana, que es una manera de aplicar la inferencia Bayesiana para tomar decisiones en condiciones de incertidumbre.

Si es así, tendría que encontrar los temas que las presentaciones para el análisis Bayesiano se centran a menudo en (tales como la especificación de los distintos antes y distribuciones de probabilidad y la realización de muestreo de los cálculos o derivaciones analíticamente) son simplemente medios para este fin último.

Aquí están algunos recursos específicamente sobre este tema:

i-Ciencias.com

I-Ciencias es una comunidad de estudiantes y amantes de la ciencia en la que puedes resolver tus problemas y dudas.
Puedes consultar las preguntas de otros usuarios, hacer tus propias preguntas o resolver las de los demás.

Powered by:

X