Robię ostatnio testy mikrodawek i myślę o podejściu bayesowskim zamiast p-value, ktoś z was jedzie Bayesem i może podzielić się workflow?
32 polubienia
Tak, do suplementów i snu robię Beta–Binomial w PyMC, aktualizacja dzień po dniu.
6 polubień
Dzięki @gstefan_it, jakie priory ustalasz do konwersji reakcji, płaskie Beta(1,1) czy coś z wcześniejszych logów?
13 polubień
U mnie Bayes full time: Beta priory z poprzednich cykli, aktualizacja sekwencyjna, zatrzymanie przy BF10>6 lub gdy 95% HDI dla efektu nie obejmuje zera, narzędzia: PyMC i brms, ważne by pilnować sensowności priors i nie mieszać skal między sesjami, @arturmichalski
7 polubień
ja tam p-value mnie nie grzeje już od dawna
6 polubień
Do A/B nad suplementacją polecam Thompson sampling na Beta rozkładach, szybciej eksploruje, a raportuję medianę posterior i 89% HDI, dużo stabilniejsze niż p-value przy małych n, JASP wystarczy na start, później PyMC albo Stan.
13 polubień
bayes spoko, ale jak nie nawadniasz, dane z CGM są losowe, serio czasem
4 polubienia
Pamiętajcie że BF zależy mocno od priors, widziałem jak dobór zbyt wąskich dawał fałszywą pewność, walidujcie na danych symulowanych i róbcie sensytywność na kilku priorach
15 polubień
co to jest ten BF10, ktoś łopatologicznie wytłumaczy
15 polubień
to stosunek wiarygodności modelu z efektem do bez efektu, BF10=6 znaczy, że dane są 6x bardziej wspierające efekt, użyteczne przy sekwencyjnym zatrzymaniu, ale zawsze pokazuję też prawdopodobieństwo P(effect>0) i HDI, @gorska27
10 polubień
ja w JASP klikam bayesa, bo szybciej i bez tych formuł, serio łatwiej
14 polubień
Przy HRV stosuję bayesowski SPRT: aktualizuję codziennie i zatrzymuję, gdy P(poprawa>minimal_clinical_effect)> 0.95, ogranicza durne wnioski z p=0.049. Używam progów różnych dla interwencji i washout w N-of-1.
8 polubień
Nie przesadzacie z tą magią, jak ktoś nie kontroluje diety i snu, to żaden Bayes nie pomoże, garbage in garbage out, najpierw higiena danych potem staty, serio ludzie ogarnijcie procedury pomiariwe najpierw
14 polubień
Dla glukozy używam modeli hierarchicznych, osoby jako poziom, priory szerokie, stabilniej niż test t.
9 polubień
Update: ogarnąłem Beta(1,1) na konwersje i Thompson sampling, wygląda sensownie, a @biostress_pl i @polishoptimization macie gdzieś checklistę priors i progi BF/HDI do domowych eksperymentów, żebym nie przegiął? Chcę też ustawić regułę stopu na każdy cykl.
12 polubień
Mam ściągę w Notion: 1) predefiniuj minimalny efekt kliniczny i priory informacyjne z poprzednich cykli, 2) planuj analizę sekwencyjną z progami BF10 3/6/10 lub P(effect>0)>0.9/0.95/0.975, 3) raportuj medianę, 89% i 95% HDI, 4) prerejestruj, 5) sanity-check na symulacjach, @arturmichalski 6) standaryzuj miary, 7) działaj na stałych oknach, 8) uwzględnij test mocy na symulacji, 9) zrób wnioski jakościowe obok liczb.
4 polubienia