R语言Stan贝叶斯空间条件自回归CAR模型分析死亡率多维度数据可视化
在空间数据分析领域，准确的模型和有效的工具对于研究人员至关重要。
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R语言NIMBLE、Stan和INLA贝叶斯平滑及条件空间模型死亡率数据分析：提升疾病风险估计准确性
在环境流行病学研究中，理解空间数据的特性以及如何通过合适的模型分析疾病的空间分布是至关重要的。
R语言Stan贝叶斯回归置信区间后验分布可视化模型检验
贝叶斯回归是一种统计方法，它使用贝叶斯定理来估计回归模型的参数。
python用pystan贝叶斯IRT模型拟合Rasch模型分析学生考试问题数据
由于某大学学生人数过多，助教不足，因此有必要对期中考试给每个学生的题目数量施加五道题的限制。
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
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。
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
本文将谈论Stan以及如何在R中使用rstan创建Stan模型。
R语言和Stan,JAGS：用rstan,rjag建立贝叶斯多元线性回归预测数据
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。
【视频讲解】R语言中的Stan概率编程MCMC采样的贝叶斯模型
概率编程使我们能够实现统计模型，而不必担心技术细节。
R语言stan泊松回归Poisson regression
本文使用R语言进行stan泊松回归Poisson regression。
在R语言和Stan中估计截断泊松分布
这是一个非常简化的例子。我模拟了1,000个计数观察值，平均值为1.3。
R语言stan进行基于贝叶斯推断的回归模型
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。
R语言Rstan概率编程规划MCMC采样的贝叶斯模型简介
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。
