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语言贝叶斯METROPOLIS-HASTINGS GIBBS 吉布斯采样器估计变点指数分布分析泊松过程车站等待时间
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26578 指数分布是泊松过程中事件之间时间的概率分布，因此它用于预测到下一个事件的等待时间，例如，您需要在公共汽车站等待的时间，直到下一班车到了。 在本文中，我们将使用指数分布，假设它的参数 λ ，即事件之间的平均时间，在某个时间点 k 发生了变化，即： ...
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语言使用Metropolis-Hastings采样算法自适应贝叶斯估计与可视化
如果您可以写出模型的似然函数，则 Metropolis-Hastings算法可以负责其余部分（即MCMC ）。我写了r代码来简化对任意模型的后验分布的估计。具体如下： 1）定义模型（即概率先验）。在此示例中，让我们构建一个简单的线性回归模型（对数）。 a<-pars[...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。