追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
论文采用贝叶斯推理框架,将主观经验的内容形式化为一种概率分布,代表对外部环境和自身状态的最佳猜测(belief)。这一信念会依据感觉数据动态更新,从而刻画主观体验的变化过程。研究运用了自由能原理和主动推理的理论工具,提出了多个可以在未来验证的研究假设,如量化不同人群之间的现象学差异以及主观时间体验的代谢成本。论...
Stata软件之贝叶斯分析
贝叶斯预测是根据后验预测分布模拟的结果值。它们对于预测新的结果值和检验模型的拟合度是有用的。我们使用bayesmh来拟合一个通用的贝叶斯模型。??bayesmhy...,likelihood(...)prior(...)预测的后验总结计算所有观测值的后验平均值和可信区间,并将其存储在变量pmean、cril和criu中??bayespredict...
贝叶斯方法如何帮助比较案例研究?| 研究
此外,从预测的角度来看,研究人员可以在时间序列横截面数据中使用多种信息进行反事实预测,包括(1)已知“过去”和未知“未来”之间的时间关系,(2)基于观察到的协变量的单位相似性的横截面信息,以及(3)基于其结果轨迹的单位之间的时间序列关系。虽然更好的预测性能可以转化为更精确的因果估计,但现有的基于模型的方法具有...
1969年-2023年历届诺贝尔经济学奖得主介绍(5万字长文收藏版)_手机...
协整理论的主要研究工作是在两个或多个非平稳变量之间寻找其均衡的关系。格兰杰发现,尽管多数经济时间序列都是非平稳的,但某些非平稳的经济时间序列的线性组合却是平稳的,经济理论认为,某些经济时间序列之间存在长期均衡关系。格兰杰应用数学和计量学理论,归纳出协整的概念及其方法,即包含非平稳随机变量的宏观经济模型以某...
贝叶斯编码和解码作为神经编码的不同视角
在贝叶斯解码框架中,重点放在解码器从r(绿色箭头)估计刺激参数s的不确定性上。贝叶斯编码假设存在一个具有潜在变量x的内部模型,并且神经响应r编码后验分布p(x|I)的计算。从p(x|I)到r的蓝色箭头可以看作是抽象层次之间向下因果关系的实例,其中后验(在算法层面)的变化意味着神经反应的变化(在...
摩根资产管理陈圆明:一位贝叶斯主义的投资者
贝叶斯理念的关键,在于接受不确定性,用概率思维来预测和决策(www.e993.com)2024年10月18日。对于贝叶斯主义者来说,世界是灰度的,随着时间的变化,一切都在变化。我们从陈圆明的绝对收益体系中,也能感受到这种升维的框架迭代。在此前陈圆明的绝对收益体系中,他主要从多资产多策略之间的非相关性做组合搭配。但是,不同资产之间的相关性更多来自归纳法...
重磅:分析神经符号NeSy系统 的7个维度
DL2定义了一个数值损失,不提供特定的模糊或概率语义,这允许在公式中包含数值变量(例如,通过使用逻辑项x>1.5)。另一组方法,包括神经马尔可夫逻辑网络(NMLN)[78]和关系神经机器(RNM)[76]扩展了MLNs,允许将指数分布的因子实现为神经架构。最后,[103,32]计算地面原子分数作为关系和实体嵌入之间的点积;蕴含规则...
朱嘉明:具身智能的崛起、后果和意义(1.4万字长文)
因为“在生物体的生成模型中,隐藏状态是贝叶斯信念的核心,它们代表了预测感官后果的潜在状态的概率分布。这些隐藏状态与外部世界中的隐藏变量可能并不直接对应,它们可能属于完全不同的变量类型”。所以,可以通过贝叶斯定理持续更新对目标函数的估计,所以,贝叶斯体系正在与AI算法日益紧密结合,并广泛应用于机器学习、深度学习...
考虑电力行业碳排放的全国碳价预测|《中国电力》
加入外生变量电力行业碳排放量{x1,t},并进行一次差分后,拟合模型为式中:yt和yt??1分别为第t个、t–1个交易日全国碳市场配额收盘价;εt??1和εt??2分别为第t–1个、t–2个交易日的预测误差;x1,t和x1,t??1分别为电力行业第t个、t–1个交易日的碳排放量。非履约期预测价格与真实价格对比如图...
龙年吃太饱 | 过情人节还是迎财神?大年初五的难题
但有些时候我们无法获得大量样本,那么我们也无法获得真实的概率。对于小样本数据,贝叶斯学派便是解决这个问题的一把利器。贝叶斯学派认为概率可以是一个动态的变量,概率被定义为对事件的信任程度,这是一种基于观察者内部知识体系的主观信念。例如,你认为飞机失事的概率取决于你对飞机失事发生的信心,如果你非常相信飞机这...