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
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Liao Bao撰写 准确
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WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Liao Bao撰写 例如
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。
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Sherry Deng撰写
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。
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。
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
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)。
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实现一个简单的 Metropolis-Hastings MCMC 从该模型的后验分布中采样。
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Weilong Zhang
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。
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。
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。
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)。
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。
此示例说明如何使用逻辑回归模型进行贝叶斯推断。
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。
本文将谈论Stan以及如何在R中使用rstan创建Stan模型。
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。
任何MCMC方案的目标都是从“目标”分布产生样本。
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 )。
MCMC是从复杂概率模型中采样的通用技术。
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 。
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。
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。
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对MCMC贝叶斯方法用于加筋复合板的冲击载荷识别
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。
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
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。
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。