R语言Stan贝叶斯回归置信区间后验分布可视化模型检验|附数据代码
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。与传统的频率派回归方法不同，贝叶斯回归提供了参数的后验分布，而不仅仅是点估计。这意味着我们可以得到参数的不确定性度量，而不仅仅是单一的估计值（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 ...
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语言贝叶斯广义线性混合（多层次/水平/嵌套）模型GLMM、逻辑回归分析教育留级影响因素数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24203 本教程使用R介绍了具有非信息先验的贝叶斯 GLM（广义线性模型） 。 当前教程特别关注贝叶斯逻辑回归在二元结果和计数/比例结果场景中的使用，以及模型评估的相应方法。使用教育数据示例。 此外，本教程简要演示了贝叶斯 GLM 模型的多层次扩展。 本教程遵循以下结构： 1.准备工作； ...
R语言贝叶斯非参数模型：密度估计、非参数化随机效应META分析心肌梗死数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23785 概述 最近，我们使用贝叶斯非参数（BNP）混合模型进行马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）推断。 在这篇文章中，我们通过展示如何使用具有不同内核的非参数混合模型进行密度估计。在后面的文章中，我们将采用参数化的广义线性混合模型，并展示如何切换到非参数化的随机效应表示，避免了正态分布的随机效应假设。 ...
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...
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