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 )。
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 )。
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。
MCMC是从复杂概率模型中采样的通用技术。
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 。
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。
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。
概率编程使我们能够实现统计模型,而不必担心技术细节。
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。
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。
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。
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。
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
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
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。
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
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。
作为第一步,我们创建一些测试数据,用于拟合我们的模型。
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。
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。