文章 2024-04-26 来自:开发者社区

R语言MCMC:Metropolis-Hastings采样用于回归的贝叶斯估计

全文链接:http://tecdat.cn/?p=19664  MCMC是从复杂概率模型中采样的通用技术。 蒙特卡洛 马尔可夫链 Metropolis-Hastings算法(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 问题 如果需要计算有复杂后验pdf p(θ| y)的随机变量θ的函数f(θ)的...

R语言MCMC:Metropolis-Hastings采样用于回归的贝叶斯估计
文章 2024-04-18 来自:开发者社区

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。所以你决定使用贝叶斯。 但是,你没有共轭先验。你可能会花费很长时间编写 Metropolis-Hastings 代码,优化接受率和提议分布,或者你可以使用 RStan。 Hamiltonian Monte Carlo(HMC) HMC 是一种为 MH 算法生成提议分布的方法,该提议分布被接受的概率很高。具体算...

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

大数据之R语言速成与实战

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