R语言MCMC的rstan贝叶斯回归模型和标准线性回归模型比较
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。
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。
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。
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。
本文将介绍如何在R中做贝叶斯回归分析,R中有不少包可以用来做贝叶斯回归分析,比如最早的(同时也是参考文献和例子最多的)R2WinBUGS包。
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。
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语言有RStan的多维验证性因子分析(CFA)
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。
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