a****t
发帖数: 7049 | 1 是不是和量子物理里怎么理解波粒二象性差不多性质的区别？
frequentist把世界看作粒子
bayesian把世界看作波 |
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f***a
发帖数: 329 | 2 有些老教授不喜欢讨论bayesian，呵呵
不过话说，data不strong的情况，prior的影响倒真是挺大的，很多时候用non-
informative prior都不好用 |
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f***a
发帖数: 329 | 3 有时候asymptotic推得是让人吐血。。。
bayesian自从有了MCMC确实应用起来非常畅快,什么model都能算出点结果，不过真正能
把问题看清
楚的人就不多了。
interval |
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c******r
发帖数: 300 | 4 I beg to disagree. IMHO, if you thesis is mainly about applied work, the
most challenging issue is how to set up the model itself instead of solving
the model. This along may take you a long time and a good applied work in
this sense definitely deserves a phd. If you want to do some methodological
work, there are still many interesting topics as a Bayesian. Unfortunately,
most of them are rather difficult for a phd to touch upon. As to the time to
graduate, I do not think the students in a Bayes |
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f***a
发帖数: 329 | 5 agree
不过比较可惜的是，industry用bayesian还是太少了
the
solving
in
methodological
Unfortunately,
time to
department
years
better to |
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D******n
发帖数: 2836 | 6 对于我来说，bayesian真是太直接漂亮了，frequentist不单止数学麻烦，其所指的现实
意义也是很难懂的。
The
learn
as
stubborn. |
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a****t
发帖数: 7049 | 7 frequentist/bayesian在量子物理中好像有平行的辩论，ensemble interpretation/
Copenhagen interpretation之争。有趣的是，Copenhagen是主流，虽然爱因斯坦不认
同，还留下一句名言：“God does not play dice.” |
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T*******I
发帖数: 5138 | 8 归根到底，任何统计方法实质上是一个测量工具或尺度。同样，一个先验前提（例如先
验概率）的假定也就是在该前提所在的尺度上的一个或几个点的决定。如果这个先验前
提是一个连续尺度，例如概率，那么，选择这个假定的先验概率的概率等于0， 除非你
有了充分的经验事实作为选择的支持。
说到底，统计是认识未知世界，如果你没有掌握关于未知世界的一个“真实表象”或样
本，无论谁也没有能力完成一个统计认知。你不可以说，如果前提是……，那么结论就
是……。这样的话等于没有说，因为你没有可能性来确定你的前提是否成立。
从频率主义者的角度出发，我们需要样本，但结论不是关于样本本身的直接描述，而是
样本背后的总体的估计。一个人可以把样本本身描绘得100%精确，但关于总体的结论却
并非如此。这就是随机误差的估计与推断的逻辑前提。
总之，现代统计学的理论和方法起源于由培根创立的大不列颠经验主义哲学体系，而非
欧洲大陆理性主义哲学系统。而频率主义正是继承了大不列颠经验主义哲学体系，而
Bayesian者从认识论的根源上属于欧洲大陆的理性主义哲学系统。事实上，统计学的
发展本身是为了解决经验主义哲学体系而非理性主义哲学系统 |
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a****t
发帖数: 7049 | 9 没觉得贝叶斯“必须”引入任何信息，对待数据的态度完全可以和频率主义一致。但是，
如果你想引入，贝叶斯确实还给你留一条路，这是缺点吗？说白了，有时候欲引入领域
专家的判断时，也不会是与数据无关和独立的信息，只是为了取得另一种意义上的数据，
测量的是专家的脑瓜。火候当然要把握好，不过作为一种可测试的产品，结果可以说明
一切。如果不信任专家判断，就要求不用好了，这都和贝叶斯本身没关系。
Bayesian |
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l***a
发帖数: 12410 | 10 any resources to learn more about the bayesian application in finance? |
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m*****O
发帖数: 3558 | 11 gelman Bayesian data analysis |
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f***a
发帖数: 329 | 12 顶 我上applied bayesian的textbook，呵呵 |
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f***a
发帖数: 329 | 14 是的，用log(L)
可以看看bayesian analysis with R，短小精悍实用的入门书 |
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t**u
发帖数: 1572 | 15 谁有刚出不久的 Bayesian Adaptive Methods for Clinical Trials 电子书,
万分感谢, 重包酬谢 |
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s*********2
发帖数: 106 | 17 请大家推荐一下Bayesian inference的入门教材。 |
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l*********s
发帖数: 5409 | 18 gelman's bayesian data analysis |
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W*****r
发帖数: 193 | 19 gelman's bayesian data analysis
这本书对于初学者来说极差
比如在初始章节就开始说要refer to 第七章，或者第十二章的内容
其次，在初始章节里对于概念的解释，逻辑的构建都做得不是很理想。
等等
比较而言，个人觉得Jeff Gill的书更加清晰一些。
如果楼主比较有经验的话，就不知道怎么评论gelman的书了。 |
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g**********t
发帖数: 475 | 20 我听说The Bayesian Choice: From Decision-Theoretic Foundations to
Computational Implementation比较好。
不过貌似比较理论 |
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R*******c
发帖数: 249 | 21 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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R*******c
发帖数: 249 | 22 you mean, I will get bayesian estimates for all the parameters anyway, as
long
as the prior I set are not improper (the priors might be very diffuse, but
still they are proper, right?) |
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F******n
发帖数: 160 | 23 不是高手，只是对kalman filter熟悉，略微了解一些Bayesian DLM的基本概念，所以
也许可以讨论一下。我的讨论见下面。
对于正态的噪声，标准“卡尔曼滤波”和标准、简单的“贝叶斯线性动力模型”应该就
是一回事吧。而且对整个系统有封闭的解析结果。
：而且hessian of log likelihood function就是这个mle estimator的
sa
么？
不太确定我理解了你这个问题，就我所理解和知道的说说。
标准“卡尔曼滤波”针对的主要问题不是预测，而是实时滤波和估计。比如说，对于一
个线性动力系统，你观察到一系列数据，想估算某些动力状态量，最简单的像定位跟踪
系统，你知道动力模型，观测到目标在每一个时刻的位置坐标，想算出速度，加速度，
角速度等等。当然你不能用简单的两个时刻的位置一减除以时间间隔来做。这些速度，
加速度，角速度就是上面模型里的theta_t（不可直接观测的“隐含”动力态）。所以
“卡尔曼滤波”（或者正态噪声的“贝叶斯线性动力模型”）问题就是这样一个构造:
1. 估计问题：当观测到一个新数据y_t（位置），借助y_t = F * theta... 阅读全帖 |
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F******n
发帖数: 160 | 24 你是EE做什么方向的？EE用到很多统计。
卡尔曼滤波，对于搞统计的，大多都一般化地叫做dynamic linear models (DLM)了。
搞统计的有这样一本书：
Mike West, Jeff Harrison (Springer Series in Statistics ) “Bayesian
Forecasting and Dynamic Models”
（电子书可以下载。如果需要，可以站内给我发信，我也有这本电子书）
第四章就是讲DLM，核心推导就是卡尔曼滤波。不过我很喜欢搞统计的DLM的方式，很一
般化，模型框架和概念的来龙去脉，以及和各种模型思想的关联说的很清晰。EE里就只
讲卡尔曼滤波，顶多就讲些非线性的扩展，有点“一叶障目”的感觉，看不到整体的思
想结构。 |
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t*******2
发帖数: 384 | 26 哪位有Bayesian Survival Analysis by Joseph G. Ibrahim的电子书，发我一份，万
分感谢~~~ |
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j********t
发帖数: 201 | 27 Some friend wants a new Ph.D in st with Bayesian focus for a big pharma in
PA. It is a contract position leading to permanent.
if you are interested, send me your resume to
j********[email protected] |
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c*********4
发帖数: 3 | 28 看了基本一个是哥伦比亚多学的Gelman的 bayesian data analysis
但是感觉这本书还是很多抽象公式原理
有没有例子比较多的,最好和软件r或者其他统计软件结合的
万分感谢 |
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B****r
发帖数: 647 | 29 想学习一下bayesian理论和clinical应用。。。以前学过，忘得差不多了，sigh。。 |
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x***2
发帖数: 946 | 30 弱弱的请教一下
bayesian adaptive design 和frequentist adaptive design
这两个方向 药厂更偏重哪个？
这两个方向和survival，哪个去药厂更容易找到实习机会？ |
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w*******9
发帖数: 1433 | 31 I can only tell you Bayesian Adaptive Design is very hot nowadays. |
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S******y
发帖数: 1123 | 32 假定您准备硕士毕业 去工业界 -
Bayesian 的课上一门就够了
有时间可以去CS 系上一门本科生的数据结构
祝大家马年大吉 马上发财！
m*********[email protected] |
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t********y
发帖数: 166 | 33 如果博士项目是Bayesian相关的呢？
详细说说吧，谢谢啦。 |
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t********y
发帖数: 166 | 35 just started my phd project on Bayesian.
Kinda worried about the job market after my graduation.
:S |
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n*s
发帖数: 76 | 36 For statistics, there is another course in Mathematics Statistics, covering
nonparametric statistics and Bayesian statistics (more fundamental
statistics topics are not the focus, and I have learned some fundamentals
before), from the book Theoretical Statistics: Topics for a Core Course by
Robert W. Keener.
I wonder if nonparametric statistics is useful?
Is the course favourable compared to the other statistics courses mentioned
in my first post? |
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p********1
发帖数: 1011 | 37 我不是统计专业，但是研究中要用到Hierarchical Bayesian Methods. 有没有比较好
的视频或者tutorial推荐？ |
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p********1
发帖数: 1011 | 38 spatial multilevel model， 如果不用bayesian，那么具体用什么？ HLM？
如果是HLM， 怎么把spatial加进去？
真诚求code。 |
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g*****o
发帖数: 812 | 39 bayesian光理论都很啰嗦, 又是似然函数又是条件分布
如果你不是搞数理统计的, 我觉得你拿了code也看不懂为什么..
. |
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p********1
发帖数: 1011 | 40 不是，我是问：能不能给个链接-有用winbugs做Hierarchical Bayesian Spatial
Model的code的？ |
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g*****o
发帖数: 812 | 41 主要问题不是 Bayesian Modeling 和 Linear Modeling的区别么...
这两原理都不是一个原理啊 |
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p********1
发帖数: 1011 | 42 一共三层：
第一层： individual events,
第二层： urban facilities (e.g. grocery stores, bus stops),
第三层： neighborhood unemployment rate and poverty rate.
要用Hierarchical Bayesian Spatial Model做分析。 求winbugs code. |
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m*******1
发帖数: 855 | 43 最近想尝试用下bayesian model， 看看效果怎么样，google了很多， 但是有些地方死
活都不明白，有没有niuniu 短个qq请教一下？ |
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a***g
发帖数: 2761 | 45 现在bayesian和frequentist哪分的那么清了，一块做的人很多了 |
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H****E
发帖数: 254 | 46 有经验的大大可以说说，什么数据用HMM/bayesian model.和logistic regression比是
不是准确率较低啊？比较bayes and logistic reg, what are the pros/cons.
多谢大牛！ |
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f******e
发帖数: 541 | 47 Doing Bayesian Data Analysis, Second Edition by John Kruschke
看到人大论坛上有，可惜我没有资格下载，求帮助： 链接在2楼 |
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a*****i
发帖数: 1045 | 48 统计master,没有相关工作经验。找工作看来希望不大，接了个bayesian network的实
习offer,要做6个月。感觉公司不错， thales. 主要做cyber attack detection的。感
觉用到点machine learning 的东西。
不知道这个东西在其他领域应用广泛嘛？
主要目标将来还是找工作，也不想在一个领域特别专。 |
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e**********l
发帖数: 124 | 49 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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j*********n
发帖数: 535 | 50 最好是统计或者生物统计专业，要有做过meta analysis 或者 bayesian，请感兴趣的
朋友把简历发我一份，如果合适立即邀请审稿！
email：[email protected] |
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