文章 2024-05-06 来自:开发者社区

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

贝叶斯MCMC模拟是一个丰富的领域,涵盖了各种算法,共同目标是近似后验模型(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 相关视频 例如,使用的rstan包采用了一个Hamiltonian Monte C...

R语言贝叶斯Metropolis-Hastings采样 MCMC算法理解和应用可视化案例
文章 2024-04-28 来自:开发者社区

R语言BUGS/JAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)采样(2)

看起来更好!搜索算法可以很好地找到参数空间的高似然部分! 现在,让我们看一下“ shape”参数的链 ############# # 评估MCMC样本的“轨迹图” ... ##### Shape 参数 plot(1:chain.length,guesses[,'sha ...

R语言BUGS/JAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)采样(2)

大数据之R语言速成与实战

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文章 2024-04-28 来自:开发者社区

R语言BUGS/JAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)采样(1)

全文链接:http://tecdat.cn/?p=17884 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 。此方法使用参数空间中的随机跳跃来(最终)确定后验分布(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 相关视频:马尔可夫链原理可视化解释与...

R语言BUGS/JAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)采样(1)
文章 2024-04-26 来自:开发者社区

R语言BUGS/JAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)采样(下)

R语言BUGS/JAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)采样(上):https://developer.aliyun.com/article/1493702 更长的时间 ############ #更长的时间 chain.length <- 10...

R语言BUGS/JAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)采样(下)
文章 2024-04-26 来自:开发者社区

R语言BUGS/JAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)采样(上)

全文链接:http://tecdat.cn/?p=17884 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 。此方法使用参数空间中的随机跳跃来(最终)确定后验分布(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 相关视频:马尔可夫链原理可视化解释与...

R语言BUGS/JAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)采样(上)
文章 2024-04-24 来自:开发者社区

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

原文链接:http://tecdat.cn/?p=27228  作为先决条件,我们将使用几行代码,在代码中,我们创建了一些测试数据,其中因变量 y 线性依赖于自变量 x(预测变量);定义线性模型拟合数据的可能性和先验;并实现一个简单的 Metropolis-Hastings MCMC 从该模型的后验分布中采样。 ...

R语言coda贝叶斯MCMC Metropolis-Hastings采样链分析和收敛诊断可视化
文章 2024-04-17 来自:开发者社区

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。尽管Stan提供了使用其编程语言的文档和带有例子的用户指南,但对于初学者来说,这可能是很难理解的。 Stan Stan是一种用于指定统计模型的编程语言。它最常被用作贝叶斯分析的MCMC采样器。马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)是一种抽样方法,允许你在不知道分布的所有数学属性的情况下估计一个概率分布。它在贝叶斯推断中特别有...

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
文章 2024-04-17 来自:开发者社区

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

什么是频率学派? 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。 概率被解释为一个随机过程的许多观测的预期频率。 有一种想法是 "真实的",例如,在预测鱼的生活环境时,盐度和温度之间的相互作用有一个回归系数? 什么是贝叶斯学派? 在贝叶斯方法中,概率被解释为对信念的主观衡量。 所有的变量--因变量、参数和假设都是...

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
文章 2024-04-17 来自:开发者社区

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

示例1:使用MCMC的指数分布采样 任何MCMC方案的目标都是从“目标”分布产生样本。在这种情况下,我们将使用平均值为1的指数分布作为我们的目标分布。所以我们从定义目标密度开始: target = function(x){ if(x<0){ return(0)...

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

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