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[...
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