文章 2024-05-06 来自:开发者社区

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语言贝叶斯Metropolis-Hastings采样 MCMC算法理解和应用可视化案例
文章 2024-04-24 来自:开发者社区

R语言coda贝叶斯MCMC Metropolis-Hastings采样链分析和收敛诊断可视化

原文链接:http://tecdat.cn/?p=27228  作为先决条件,我们将使用几行代码,在代码中,我们创建了一些测试数据,其中因变量 y 线性依赖于自变量 x(预测变量);定义线性模型拟合数据的可能性和先验;并实现一个简单的 Metropolis-Hastings MCMC 从该模型的后验分布中采样。 ...

R语言coda贝叶斯MCMC Metropolis-Hastings采样链分析和收敛诊断可视化

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...

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

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