R语言和Stan,JAGS：用rstan,rjag建立贝叶斯多元线性回归预测数据
本文将介绍如何在R中做贝叶斯回归分析，R中有不少包可以用来做贝叶斯回归分析，比如最早的（同时也是参考文献和例子最多的）R2WinBUGS包。
Search Results: 贝叶斯
R语言贝叶斯线性回归和多元线性回归构建工资预测模型
在劳动经济学领域，收入和工资的研究为从性别歧视到高等教育等问题提供了见解。
R语言贝叶斯推断与MCMC：实现Metropolis-Hastings 采样算法示例
任何MCMC方案的目标都是从“目标”分布产生样本。
R语言使用Metropolis-Hastings采样算法自适应贝叶斯估计与可视化
如果您可以写出模型的似然函数，则 Metropolis-Hastings算法可以负责其余部分（即MCMC ）。
R语言RStan贝叶斯示例：重复试验模型和种群竞争模型Lotka Volterra
Stan是一种用于指定统计模型的概率编程语言。Stan通过马尔可夫链蒙特卡罗方法（例如No-U-Turn采样器，一种汉密尔顿蒙特卡洛采样的自适应形式）为连续变量模型提供了完整的贝叶斯推断。
R语言MCMC:Metropolis-Hastings采样用于回归的贝叶斯估计
MCMC是从复杂概率模型中采样的通用技术。
R语言BUGS/JAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法（MCMC）采样
在许多情况下，我们没有足够的计算能力评估空间中所有n维像素的后验概率 。在这些情况下，我们倾向于利用称为Markov-Chain Monte Carlo 算法的程序 。
R语言具有Student-t分布改进的GARCH（1,1）模型的贝叶斯估计
本说明介绍使用Student-t改进的GARCH（1,1）模型对汇率对数收益进行贝叶斯估计。
Matlab建立逻辑回归，决策树，SVM，KNN和朴素贝叶斯模型分类绘制ROC曲线
尽管对于较高的阈值，SVM可以产生更好的ROC值，但逻辑回归通常更擅长区分不同类别。朴素贝叶斯的ROC曲线通常低于其他两个ROC曲线，这表明样本内性能比其他两个分类器方法差。
Python贝叶斯回归分析住房负担能力数据集
我想研究如何使用pymc3在贝叶斯框架内进行线性回归。根据从数据中学到的知识进行推断。
R语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归
R语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归
R语言中的Stan概率编程MCMC采样的贝叶斯模型
概率编程使我们能够实现统计模型，而不必担心技术细节。
R语言使用贝叶斯层次模型进行空间数据分析
在本节中，我将重点介绍使用集成嵌套 拉普拉斯近似方法的贝叶斯推理。
R语言随机搜索变量选择SSVS估计贝叶斯向量自回归（BVAR）模型
向量自回归（VAR）模型的一般缺点是，估计系数的数量与滞后的数量成比例地增加。
matlab贝叶斯隐马尔可夫HMM模型实现
贝叶斯隐马尔可夫模型是一种用于分割连续多变量数据的概率模型。
matlab使用贝叶斯优化的深度学习：卷积神经网络CNN
此示例说明如何将贝叶斯优化应用于深度学习，以及如何为卷积神经网络找到最佳网络超参数和训练选项。
使用python进行贝叶斯统计分析
本文讲解了使用PyMC3进行基本的贝叶斯统计分析过程。
matlab对MCMC贝叶斯方法用于加筋复合板的冲击载荷识别
matlab对MCMC贝叶斯方法用于加筋复合板的冲击载荷识别
R语言用Rcpp加速Metropolis-Hastings抽样估计贝叶斯逻辑回归模型的参数
R语言用Rcpp加速Metropolis-Hastings抽样估计贝叶斯逻辑回归模型的参数
R语言stan进行基于贝叶斯推断的回归模型
可以从许多统计软件包中运行Stan。到目前为止，我一直在从R运行Stan。
R语言通过WinBUGS对MGARCH和MSV模型进行贝叶斯估计和比较
R语言通过WinBUGS对MGARCH和MSV模型进行贝叶斯估计和比较
WinBUGS对多元随机波动率模型：贝叶斯估计与模型比较
在本文中，我们通过一个名为WinBUGS的免费贝叶斯软件，可以很容易地完成基于似然的多变量随机波动率（SV）模型的估计和比较。
Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型
Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型
R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析
贝叶斯分析的许多介绍使用相对简单的教学实例 。虽然这可以很好地介绍贝叶斯原理，但将这些原则扩展到回归并不是直截了当的。
R语言Copula的贝叶斯非参数估计
R语言Copula的贝叶斯非参数估计
excel数据分析——贝叶斯分析预测
excel数据分析——贝叶斯分析预测
R语言用Backfitting MCMC抽样算法进行贝叶斯推理案例
R语言用Backfitting MCMC抽样算法进行贝叶斯推理案例
R语言Rstan概率编程规划MCMC采样的贝叶斯模型简介
概率编程使我们能够实现统计模型，而不必担心技术细节。这对于基于MCMC采样的贝叶斯模型特别有用。
R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究
在对诊断测试准确性的系统评价中，统计分析部分旨在估计测试的平均（跨研究）敏感性和特异性及其变异性以及其他测量。
r语言使用rjags R2jags建立贝叶斯模型
本文是通过对area,perimeter,campactness几个变量的贝叶斯建模,来查看他们对groovelength这个变量的影响。
R语言如何用潜类别混合效应模型（lcmm）分析抑郁症状
每一个动态现象都可以用一个潜过程(Λ(t)来描述，这个潜过程在连续的时间t内演化。
R语言arima，向量自回归（VAR），周期自回归(PAR)模型分析温度时间序列
至少有两种非平稳时间序列：具有趋势的时间序列和具有单位根的时间序列（称为单整时间序列）。
数据分析促进白血病预测诊断
2019年,全球八个主要国家的18岁以上男女共诊断出72,164例急性髓细胞白血病(AML)。
R语言中的多项式回归、局部回归、核平滑和平滑样条回归模型
当线性假设无法满足时，可以考虑使用其他方法。
R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测
在本文中，我们将介绍三种提高循环神经网络性能和泛化能力的高级技术。
在Python和R中使用交叉验证方法提高模型性能
模型表现差异很大的可能原因是什么？换句话说，为什么在别人评估我们的模型时会失去稳定性？
R语言多元逐步回归模型分析房价和葡萄酒价格：选择最合适的预测变量
包含更多的预测变量不是免费的：在系数估算的更多可变性，更难的解释以及可能包含高度依赖的预测变量方面要付出代价。
R语言最优化问题中的共轭函数
在回归模型研究中，我们将讨论优化，而经典工具就是所谓的共轭。给定函数f：Rp→R，其共轭值为函数f ⋆：Rp→R使得
R语言主题模型LDA评估公司面临的风险领域与可视化
随着越来越多的数据被数字化，获取信息变得越来越困难。我们在本文中重点关注的一个示例是评估公司面临的不同风险领域。
R语言时间序列：ARIMA / GARCH模型的交易策略在外汇市场预测应用
最近，我们继续对时间序列建模进行探索，研究时间序列模型的自回归和条件异方差族。我们想了解自回归移动平均值（ARIMA）和广义自回归条件异方差（GARCH）模型。它们在量化金融文献中经常被引用。
如何解决线性混合模型中畸形拟合(Singular fit)的问题
当获得奇异拟合时，这通常表明模型过度拟合-也就是说，随机效应结构太复杂而无法由数据支持，这自然导致建议删除随机效应中最复杂的部分结构（通常是随机斜率）。这种方法的好处在于，它生成了一个更加简约的模型，但并没有过度拟合
非参数模型厘定保险费率：局部回归、广义相加模型GAM、样条回归
公司必须使用细分技术才能生存。现在，问题在于，我们不能确定指数衰减是溢价随年龄变化的正确方法。一种替代方法是使用非参数技术来可视化年龄对索赔频率的真实影响。
sas神经网络：构建人工神经网络模型来识别垃圾邮件
神经网络是一种非常通用的灵活预测模型，可用于解决各种问题，包括分类，降维和回归。
R语言多分类logistic逻辑回归模型在混合分布模拟单个风险损失值评估的应用
通常，我们在回归模型中一直说的一句话是“ 请查看一下数据 ”。
R语言中的广义线性模型（GLM）和广义相加模型（GAM）：多元（平滑）回归分析保险资金投资组合信用风险敞口
在之前的课堂上，我们已经看到了如何可视化多元回归模型（带有两个连续的解释变量）。
R语言对巨灾风险下的再保险合同定价研究案例：广义线性模型和帕累托分布Pareto distributions分析
本文为非人寿保险课程的一部分，该示例对1900 -2005年间的“ 美国标准化飓风损失 ”数据集进行研究（2008）。我们使用了广义线性模型和帕累托分布Pareto distributions分析。
R语言中GLM(广义线性模型)，非线性和异方差可视化分析
上周在 非人寿保险课程中，我们了解了广义线性模型的理论
R语言蒙特卡洛计算和快速傅立叶变换计算矩生成函数
对精算科学来说，当我们处理独立随机变量的总和时，特征函数很有趣，因为总和的特征函数是特征函数的乘积。
Python中基于网格搜索算法优化的深度学习模型分析糖尿病数据
在本教程中，我们将讨论一种非常强大的优化（或自动化）算法，即网格搜索算法。
matlab中使用VMD(变分模态分解)
拨号音信号的变模分解，首先创建一个以4 kHz采样的信号
使用R语言进行Metroplis-in-Gibbs采样和MCMC运行分析
对于许多模型，例如逻辑模型，没有共轭先验分布。因此，吉布斯采样不适用。
R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验（SAT）建立层次（分层）模型
R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验（SAT）建立分层模型
python机器学习：推荐系统实现（以矩阵分解来协同过滤）
用户和产品的潜在特征编写推荐系统矩阵分解工作原理使用潜在表征来找到类似的产品。
Python使用神经网络进行简单文本分类
深度学习无处不在。在本文中，我们将使用Keras进行文本分类。
用于NLP的Python：使用Keras进行深度学习文本生成
深度学习技术已用于各种文本生成任务，例如写作诗歌，生成电影脚本甚至创作音乐。
在R语言中进行缺失值填充：估算缺失值
缺失值被认为是预测建模的首要障碍。因此，掌握克服这些问题的方法很重要。
R语言最优聚类数目k改进kmean聚类算法
R语言最优聚类数目k改进kmean聚类算法
R语言使用Metropolis- Hasting抽样算法进行逻辑回归
在逻辑回归中，我们将二元因变量Y_i回归到协变量X_i上。
R语言stan泊松回归Poisson regression
本文使用R语言进行stan泊松回归Poisson regression。
在R语言和Stan中估计截断泊松分布
这是一个非常简化的例子。我模拟了1,000个计数观察值，平均值为1.3。
R语言有RStan的多维验证性因子分析（CFA）
R语言有RStan的多维验证性因子分析（CFA）
R语言多臂试验 – 我们应该考虑多重性吗？
R语言多臂试验 – 我们应该考虑多重性吗？
在PYTHON中进行主题模型LDA分析
主题建模是一种在大量文档中查找抽象主题的艺术方法。
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