Arquivo da tag: Bayesiana

Incidental Parameters e alguns comentários incidentais sobre Bayes

Para aqueles (alguém?) leitores que adoram estatística, um link de um paper contando a história do problema dos parâmetros incidentais (conectado com nuisance parameters). Eu achei esse paper por acaso, ao procurar exemplos de introduções à estatística Bayesiana, já que … Continuar lendo

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Missing Data em Análises Bayesianas

Se tem uma coisa que Bayes é muito superior à abordagem frequentista é quando temos missing data. Não que não seja possível fazer imputação de dados na abordagem frequentista. Apenas é muito mais fácil e natural na abordagem Bayesiana. Aqui … Continuar lendo

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Identificação em modelos estatísticos

Um dos melhores posts recentes do blog do Andrew Gelman é sobre identificação. Os comentários estão excelentes. Eu realmente recomendo que todo aquele que mexe com dados que vá lá no blog do Gelman. A definição de livro texto sobre … Continuar lendo

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Jogos Bayesianos e análise Bayesiana

Eu já vi várias vezes algumas pessoas argumentarem que economistas usam jogos Bayesianos, mas analisam os dados de forma frequentista, e que isso seria uma contradição, dissonância cognitiva, ou algo assim. Eu sempre torci o nariz para esse tipo de … Continuar lendo

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Stan is out

O grupo de Gelman vai fazer uma apresentação amanhã em NY sobre o Stan, o programa que permite estimar modelos Bayesianos complexos (eles usam Monte Carlo Halmitoniano!). E é de graça! Assim que puder eu vou tentar rodar um modelo … Continuar lendo

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Amostrador de Gibbs – probit

Hoje criei (com sucesso) meu primeiro simulador do amostrador de Gibbs para uma regressão probit e entendi tudo que fiz. A amostra era pequena e na única cadeia que rodei, coloquei como valores iniciais as estimativas de máxima verossimilhança fornecidas … Continuar lendo

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Monte Carlo Hamiltoniano

Acabei de ler no blog do Andrew Gelman um texto, escrito pelo Bob Carpenter, sobre os problemas deles em conseguir calcular derivadas no computador. Eles precisam que o computador faça isso para computar o gradiente e assim otimizar o algortimo … Continuar lendo

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