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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文章 2024-04-17 来自:开发者社区

R语言Metropolis Hastings采样和贝叶斯泊松回归Poisson模型

在本文中,我想向你展示如何使用R的Metropolis采样从贝叶斯Poisson回归模型中采样。 Metropolis-Hastings算法 Metropolis-Hastings抽样算法是一类马尔科夫链蒙特卡洛(M...

R语言Metropolis Hastings采样和贝叶斯泊松回归Poisson模型
文章 2024-04-17 来自:开发者社区

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[...

R语言使用Metropolis-Hastings采样算法自适应贝叶斯估计与可视化
文章 2024-04-16 来自:开发者社区

R语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归

在这篇文章中,我将对多元线性回归做同样的事情。我将得出block的Gibbs采样器所需的条件后验分布。然后,我将对采样器进行编码,并使用模拟数据对其进行测试。 贝叶斯模型 假设我们有一个样本量的 主题。...

R语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归

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