R语言贝叶斯Metropolis-Hastings采样 MCMC算法理解和应用可视化案例
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Liao Bao撰写 例如
Tag Archives: Metropolis
Python贝叶斯MCMC：Metropolis-Hastings、Gibbs抽样、分层模型、收敛性评估
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。
R语言coda贝叶斯MCMC Metropolis-Hastings采样链分析和收敛诊断可视化
实现一个简单的 Metropolis-Hastings MCMC 从该模型的后验分布中采样。
R语言贝叶斯Metropolis-Hastings Gibbs 吉布斯采样器估计变点指数分布分析泊松过程车站等待时间
指数分布是泊松过程中事件之间时间的概率分布，因此它用于预测到下一个事件的等待时间。
Matlab用BUGS马尔可夫区制转换Markov switching随机波动率SV模型、序列蒙特卡罗SMC、Metropolis Hastings采样分析时间序列数据
在这个例子中，我们考虑马尔可夫转换随机波动率模型。
R语言Metropolis Hastings采样和贝叶斯泊松回归Poisson模型
在本文中，我想向你展示如何使用R的Metropolis采样从贝叶斯Poisson回归模型中采样。
R语言蒙特卡洛方法：方差分量的Metropolis Hastings（M-H）、吉布斯Gibbs采样比较分析
蒙特卡洛方法利用随机数从概率分布P(x)中生成样本，并从该分布中评估期望值，该期望值通常很复杂，不能用精确方法评估。
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语言用Rcpp加速Metropolis-Hastings抽样估计贝叶斯逻辑回归模型的参数
在最近的一篇文章中，我描述了一个Metropolis-in-Gibbs采样器，用于估计贝叶斯逻辑回归模型的参数。
