Qu’est-ce que la modélisation prédictive bayésienne ?
La théorie de la décision bayésienne donne une définition naturelle pour l’évaluation de la performance prédictive d’un modèle statistique ainsi qu’une comparaison de plusieurs modèles par leur performance prédictive en tant que problèmes de décision formels. … La performance prédictive attendue est une quantité utile pour évaluer un seul modèle .
Qu’y a-t-il dans le cadre bayésien qui conduit à une distribution pour les prédictions ?
La théorie bayésienne appelle à l’utilisation de la distribution prédictive a posteriori pour effectuer une inférence prédictive , c’est-à-dire pour prédire la distribution d’un nouveau point de données non observé. C’est-à-dire qu’au lieu d’un point fixe comme prédiction , une distribution sur des points possibles est renvoyée.
Pourquoi devrais-je apprendre les statistiques bayésiennes ?
La statistique bayésienne est une approche particulière pour appliquer la probabilité aux problèmes statistiques . Il nous fournit des outils mathématiques pour mettre à jour nos croyances sur des événements aléatoires à la lumière de nouvelles données ou preuves sur ces événements.
Le log de vraisemblance peut-il être positif ?
Nous pouvons voir que certaines valeurs du log de vraisemblance sont négatives, mais la plupart sont positives et que la somme est la valeur que nous connaissons déjà. De la même manière, la plupart des valeurs de la vraisemblance sont supérieures à un.
Comment interprétez-vous le log de vraisemblance ?
Application et interprétation : la valeur du log de vraisemblance est une mesure de la qualité de l’ajustement pour n’importe quel modèle. Plus la valeur est élevée, meilleur est le modèle. Nous devons nous rappeler que le Log Likelihood peut se situer entre -Inf et +Inf. Par conséquent, le regard absolu sur la valeur ne peut donner aucune indication.