Tag Archives: 贝叶斯

R语言BUGS/JAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法（MCMC）采样

By tecdat11月 19, 2020医药, 大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术BUGS, JAGS, MCMC, 蒙特卡洛, 贝叶斯, 马尔, 马尔科夫链, 马氏链，马尔可夫，R语言

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

By tecdat10月 26, 2020大数据部落, 数理统计, 经济, 金融GARCH, Student-t, t分布, 分布, 贝叶斯

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。

Python贝叶斯回归分析住房负担能力数据集

By tecdat3月 24, 2020大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术python, 住房, 回归, 贝叶斯

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Stan概率编程MCMC采样的贝叶斯模型

By tecdat2月 21, 2020大数据部落, 教育学, 数理统计, 计算机科学与技术MCMC, R语言, stan, 概率编程, 贝叶斯, 采样

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

By tecdat2月 17, 2020地理，运输，旅行和物流, 大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术R语言, 空间数据分析, 贝叶斯, 贝叶斯层次模型

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。

matlab贝叶斯隐马尔可夫HMM模型实现

By tecdat10月 23, 2019大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术HMM, matlab, 概率模型, 模型, 贝叶斯, 隐马尔可夫

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

By tecdat10月 22, 2019大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术matlab, 深度学习, 贝叶斯

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

By tecdat10月 15, 2019大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术python, 统计分析, 贝叶斯

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

By tecdat9月 16, 2019大数据部落matlab, MCMC, 贝叶斯

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

By tecdat9月 15, 2019大数据部落Metropolis–Hastings, Rcpp, 抽样, 贝叶斯

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

WinBUGS对多元随机波动率模型：贝叶斯估计与模型比较

By tecdat8月 8, 2019大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融SV, WinBUGS, 模型, 贝叶斯, 贝叶斯估计, 随机波动率, 随机波动率模型

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

By tecdat8月 8, 2019大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术PyMC3, python, 回归, 贝叶斯, 贝叶斯线性回归

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

By tecdat8月 4, 2019大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术Gibbs抽样, 仿真, 仿真分析, 回归, 抽样, 线性回归, 贝叶斯, 贝叶斯简单线性回归

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语言实现MCMC中的Metropolis–Hastings算法与吉布斯采样

By tecdat7月 30, 2019大数据部落, 数理统计MCMC, Metropolis–Hastings, R语言, 吉布斯采样, 贝叶斯, 采样

作为第一步，我们创建一些测试数据，用于拟合我们的模型。

r语言使用rjags R2jags建立贝叶斯模型

By tecdat7月 23, 2019大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术BUGS, JAGS, R2jags, rjags, R语言, 患者数据, 贝叶斯

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。