Tag Archives: MCMC

Matlab贝叶斯估计MCMC分析药物对不同种群生物生理指标数据评估可视化

By tecdat1月 6, 2025MATLAB辅导, 医药生物, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术MCMC, 生物, 生理指标, 种群, 药物, 贝叶斯

本文着重探讨了如何利用Matlab实现贝叶斯估计。阐述了具体的实现流程，涵盖数据加载、先验常数设定、马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）属性指定、模型构建、运行链条以及结果查看等环节，通过展示相应的代码示例及结果图，体现了Matlab在贝叶斯估计应用方面的作用和价值。

R基于贝叶斯加法回归树BART、MCMC的DLNM分布滞后非线性模型分析母婴PM2.5暴露与出生体重数据及GAM模型对比、关键窗口识别

By tecdat12月 25, 2024R语言辅导, 医药生物, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 期刊论文发表投稿, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术BART, DLNM, GAM, MCMC, PM2.5, 分布滞后非线性模型, 母婴, 贝叶斯加法回归树

在母婴暴露于空气污染对儿童健康影响的研究中，常需对孕期暴露情况与健康结果进行回归分析。

Python蒙特卡罗MCMC:优化Metropolis-Hastings采样策略与Fisher矩阵计算参数推断应用—模拟与真实数据分析

By tecdat11月 27, 2024Python辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 期刊论文发表投稿, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术Fisher, MCMC, Metropolis-Hastings, 参数, 参数推断, 推断, 模拟, 矩阵, 蒙特卡罗, 超级更新策略, 采样

本文介绍了其在过去几年中的最新开发成果，特别阐述了两种有助于提升 Metropolis – Hastings 采样性能的新要素：跳跃因子的自适应算法以及逆 Fisher 矩阵的计算，该逆 Fisher 矩阵可用作提议密度。

R语言贝叶斯分析：INLA 、MCMC混合模型、生存分析肿瘤临床试验、间歇泉喷发时间数据应用|附数据代码

By tecdat11月 14, 2024R语言辅导, 医药生物, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术INLA, MCMC, 临床, 临床试验, 混合模型, 肿瘤, 贝叶斯, 贝叶斯分析

多模态数据在统计学中并不罕见，常出现在观测数据来自两个或多个潜在群体或总体的情况。

R语言极值分析：GEV与GPD模型与MCMC的海洋观测数据极值模拟可视化研究

By tecdat7月 16, 2024R语言辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 期刊论文发表投稿, 生态、气象学, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术GEV, GPD, MCMC, 极值分析, 极值模拟, 海洋观测数据

在海洋科学领域，极端天气和海洋事件如极端海浪、风暴潮和海啸等，对沿海社区、基础设施及生态环境构成了重大威胁。

R语言贝叶斯Metropolis-Hastings采样 MCMC算法理解和应用可视化案例

By tecdat12月 13, 2023R语言辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术Hastings, MCMC, Metropolis, Metropolis-Hastings

WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Liao Bao撰写 例如

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Python贝叶斯MCMC：Metropolis-Hastings、Gibbs抽样、分层模型、收敛性评估

By tecdat10月 25, 2023Python辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术Gibbs, Hastings, MCMC, Metropolis, Metropolis-Hastings, 分层模型, 抽样, 收敛, 收敛性, 贝叶斯

在常规的马尔可夫链模型中，我们通常感兴趣的是找到一个平衡分布。

Python随机波动性SV模型：贝叶斯推断马尔可夫链蒙特卡洛MCMC分析英镑/美元汇率时间序列数据

By tecdat10月 17, 2023Python辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 经济, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术, 金融MCMC, SV, 时间序列, 汇率, 波动, 波动性, 美元, 英镑, 贝叶斯, 贝叶斯推断, 随机波动, 随机波动性, 马尔可夫链蒙特卡洛

WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Sherry Deng撰写

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R语言MCMC-GARCH、风险价值VaR模型股价波动分析上证指数时间序列

By tecdat3月 3, 2023R语言辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 期刊论文发表投稿, 经济, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术, 金融GARCH, MCMC, VaR, 上证指数, 时间序列, 波动, 股价, 风险价值

随着金融市场全球化的发展，金融产品逐渐受到越来越多的关注，而金融产品的风险度量成为投资者最关心的问题。

R语言随机波动模型SV：马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计GMM和准最大似然估计QMLE上证指数收益时间序列

By tecdat1月 5, 2023R语言辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 期刊论文发表投稿, 经济, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术, 金融GMM, MCMC, QMLE, SV, 上证指数, 准最大似然估计, 广义矩估计, 收益, 时间序列, 正则化广义矩估计, 矩估计, 股票, 随机波动模型, 马尔可夫蒙特卡罗法

本文做SV模型，选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。

R语言MCMC的lme4二元对数Logistic逻辑回归混合效应模型分析吸烟、喝酒和赌博影响数据

By tecdat10月 8, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术lme4, Logistic, MCMC, R语言, 二元, 吸烟, 喝酒, 对数, 模型, 混合效应, 赌博, 逻辑回归

最近我们被客户要求撰写关于逻辑回归混合效应模型的研究报告。吸烟、喝酒和赌博被认为是由许多因素造成的。 WeCh

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Matlab随机波动率SV、GARCH用MCMC马尔可夫链蒙特卡罗方法分析汇率时间序列

By tecdat6月 22, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术GARCH, MCMC, SV, 时间序列, 股票, 蒙特卡罗, 随机波动率, 预测, 马尔可夫链

波动率是一个重要的概念，在金融和交易中有许多应用。它是期权定价的基础。波动率还可以让您确定资产配置并计算投资组合的风险价值 (VaR)。

Python用MCMC马尔科夫链蒙特卡洛、拒绝抽样和Metropolis-Hastings采样算法

By tecdat6月 20, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术MCMC, Metropolis-Hastings, python，马尔可夫，, 抽样, 拒绝抽样, 蒙特卡洛, 采样, 隐马尔可夫, 隐马尔可夫模型, 隐马尔科夫模型, 马尔, 马尔可夫, 马尔可夫体制转换模型, 马尔可夫切换, 马尔可夫区制转换, 马尔可夫区制转移, 马尔可夫机制转换模型, 马尔可夫状态转换, 马尔可夫转换, 马尔可夫转换模型, 马尔可夫链, 马尔科夫, 马尔科夫机制转换模型, 马尔科夫转换, 马尔科夫链, 马氏链，马尔可夫，R语言

WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Liao Bao撰写 在我

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R语言coda贝叶斯MCMC Metropolis-Hastings采样链分析和收敛诊断可视化

By tecdat6月 13, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术coda, Hastings, MCMC, Metropolis, Metropolis Hasting, Metropolis Hastings, Metropolis-Hasting, Metropolis-Hastings, 收敛, 诊断, 贝叶斯, 采样, 链分析

实现一个简单的 Metropolis-Hastings MCMC 从该模型的后验分布中采样。

R语言近似贝叶斯计算MCMC（ABC-MCMC）轨迹图和边缘图可视化

By tecdat4月 27, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术ABC, ABC-MCMC, MCMC, 贝叶斯, 轨迹图, 近似贝叶斯计算

WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Weilong Zhang

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R语言马尔可夫MCMC中的Metropolis Hastings，MH算法抽样（采样）法可视化实例

By tecdat4月 26, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术MCMC, Metropolis Hasting, Metropolis Hastings, MH, 抽样, 贝叶斯, 采样, 马尔可夫

Metropolis Hastings 算法是一种非常简单的算法，用于从难以采样的分布中生成样本。

R语言MCMC的rstan贝叶斯回归模型和标准线性回归模型比较

By tecdat2月 15, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术MCMC, Rstan, 回归, 标准线性回归, 线性回归, 贝叶斯, 贝叶斯回归

现在有了对贝叶斯方法的概念理解，我们将实际研究使用它的回归模型。

Python贝叶斯推断Metropolis-Hastings（M-H）MCMC采样算法的实现

By tecdat2月 9, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术M-H, MCMC, Metropolis-Hastings, 贝叶斯, 贝叶斯推断, 采样

Metropolis-Hastings 算法对概率分布进行采样以产生一组与原始分布成比例的轨迹。

R语言生态学JAGS模拟数据、线性回归、Cormack-Jolly-Seber (CJS) 模型拟合MCMC 估计动物存活率和可视化

By tecdat12月 15, 2021农业, 大数据部落, 数理统计, 生态、气象学, 计算机科学与技术CJS, Cormack-Jolly-Seber, MCMC, 估计, 动物, 动物存活率, 可视化, 存活率, 模拟, 生态学, 线性回归

本文，我通过两个种群生态学家可能感兴趣的例子来说明使用“JAGS”来模拟数据：首先是线性回归，其次是估计动物存活率（公式化为状态空间模型）。

R语言RStan MCMC：NUTS采样算法用LASSO 构建贝叶斯线性回归模型分析职业声望数据

By tecdat11月 26, 2021大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术LASSO, MCMC, NUTS, Rstan, stan, 回归, 声望, 线性回归, 职业, 职业声望数据, 贝叶斯, 采样

如果你正在进行统计分析：想要加一些先验信息，最终你想要的是预测。

matlab用Logistic逻辑回归建模和马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC) 方法分析汽车实验数据

By tecdat10月 27, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Logistic, matlab, MCMC, 回归, 汽车, 汽车实验, 汽车实验数据, 蒙特卡罗, 贝叶斯, 逻辑回归, 马尔可夫

此示例说明如何使用逻辑回归模型进行贝叶斯推断。

R语言随机波动率(SV)模型、MCMC的Metropolis-Hastings算法金融应用：预测标准普尔SP500指数

By tecdat10月 15, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融MCMC, SV, 随机波动率

在这个例子中，我们考虑随机波动率模型 SV0 的应用，例如在金融领域。

R语言贝叶斯MCMC：用rstan建立线性回归模型分析汽车数据和可视化诊断

By tecdat8月 2, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术MCMC, Rstan, stan, 可视化, 回归, 汽车数据, 线性回归, 贝叶斯

本文将谈论Stan以及如何在R中使用rstan创建Stan模型。

R语言贝叶斯MCMC：GLM逻辑回归、Rstan线性回归、Metropolis Hastings与Gibbs采样算法实例

By tecdat7月 28, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Gibbs, MCMC, Metropolis Hastings, Rstan, 回归, 线性回归, 贝叶斯, 逻辑回归, 采样

在频率学派中，观察样本是随机的，而参数是固定的、未知的数量。

R语言贝叶斯推断与MCMC：实现Metropolis-Hastings 采样算法示例

By tecdat3月 22, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术MCMC, Metropolis-Hastings, 贝叶斯, 贝叶斯推断, 采样, 采样算法

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

By tecdat2月 3, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Markov, Markov Chain, MCMC, Metropolis- Hasting, R语言, 蒙特卡洛, 贝叶斯, 采样, 马尔可夫链

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MCMC:Metropolis-Hastings采样用于回归的贝叶斯估计

By tecdat1月 25, 2021大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术MCMC, Metropolis-Hastings, R语言, 回归, 贝叶斯, 采样

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

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

最近我们被客户要求撰写关于MCMC采样的研究报告。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 。

Matlab马尔可夫链蒙特卡罗法（MCMC）估计随机波动率（SV，Stochastic Volatility） 模型

By tecdat10月 9, 2020大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融Markov, matlab, MCMC, Stochastic Volatility, SV, 波动, 波动率, 随机, 随机波动率, 马尔可夫, 马尔可夫链

波动率是一个重要的概念，在金融和交易中有许多应用。这是期权定价的基础。波动率还使您可以确定资产分配并计算投资组合的风险价值（VaR）。甚至波动率本身也是一种金融工具，例如CBOE的VIX波动率指数。但是，与证券价格或利率不同，波动不能直接观察到。

使用R语言进行Metroplis-in-Gibbs采样和MCMC运行分析

By tecdat4月 19, 2020大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Gibbs, MCMC, Metroplis, Metroplis-in-Gibbs, R语言, 采样

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。

【视频讲解】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, 特色视频, 计算机科学与技术MCMC, Rstan, 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。

Matlab贝叶斯估计MCMC分析评估可视化

By tecdat9月 16, 2019大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术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

matlab实现MCMC的马尔可夫转换MS-ARMA – GARCH模型估计

By tecdat8月 1, 2019大数据部落, 数理统计, 机器学习, 经济, 计算机科学与技术, 金融ARMA, ARMA-GARCH, matlab, MCMC, MS-ARMA - GARCH, 马尔可夫切换, 马尔可夫转换

状态转换模型，尤其是马尔可夫转换（MS）模型，被认为是识别时间序列非线性的不错的方法。

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, 机器学习, 计算机科学与技术MCMC, Metropolis–Hastings, R语言, 吉布斯采样, 贝叶斯, 采样

最近我们被客户要求撰写关于采样算法的研究报告。第一步，我们创建一些测试数据，用来拟合我们的模型。

R语言用Backfitting MCMC抽样算法进行贝叶斯推理案例

By tecdat7月 27, 2019大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术MCMC, R语言, 贝叶斯推理

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

By tecdat7月 26, 2019大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术MCMC, Rstan, R语言, stan, 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。这对于基于MCMC采样的贝叶斯模型特别有用。

【视频讲解】R语言中实现马尔可夫链蒙特卡罗MCMC模型

By tecdat7月 23, 2019大数据部落, 数理统计, 特色视频, 计算机科学与技术MCMC, R语言, 蒙特卡罗, 马尔可夫链

最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫链蒙特卡罗MCMC模型的研究报告。这只是众多算法之一。这个术语代表“马尔可夫链蒙特卡洛”，因为它是一种使用“马尔可夫链”（我们将在后面讨论）的“蒙特卡罗”（即随机）方法。