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BUGS/JAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法（MCMC）采样（2）
看起来更好！搜索算法可以很好地找到参数空间的高似然部分！ 现在，让我们看一下“ shape”参数的链 ############# # 评估MCMC样本的“轨迹图” ... ##### Shape 参数 plot(1:chain.length,guesses[,'sha ...
R语言BUGS/JAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法（MCMC）采样（1）
全文链接：http://tecdat.cn/?p=17884 在许多情况下，我们没有足够的计算能力评估空间中所有n维像素的后验概率 。在这些情况下，我们倾向于利用称为Markov-Chain Monte Carlo 算法的程序 。此方法使用参数空间中的随机跳跃来（最终）确定后验分布（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频：马尔可夫链原理可视化解释与...
R语言BUGS/JAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法（MCMC）采样（下）
R语言BUGS/JAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法（MCMC）采样（上）：https://developer.aliyun.com/article/1493702 更长的时间 ############ #更长的时间 chain.length <- 10...
R语言BUGS/JAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法（MCMC）采样（上）
全文链接：http://tecdat.cn/?p=17884 在许多情况下，我们没有足够的计算能力评估空间中所有n维像素的后验概率 。在这些情况下，我们倾向于利用称为Markov-Chain Monte Carlo 算法的程序 。此方法使用参数空间中的随机跳跃来（最终）确定后验分布（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频：马尔可夫链原理可视化解释与...
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LDA、CTM主题模型、RJAGS 吉布斯GIBBS采样文本挖掘分析论文摘要、通讯社数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=29514 主题模型允许对文档中的术语频率发生进行概率建模。拟合模型可用于估计文档之间以及一组指定关键字之间的相似性，这些关键字使用称为主题的额外潜在变量。R 包主题模型提供了基于文本挖掘包 tm 中的数据结构拟合主题模型的基本基础结构。 关键词：吉布斯采样， R， 文本分析， 主题模型 1. 引言 ...
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语言马尔可夫MCMC中的METROPOLIS HASTINGS，MH算法抽样（采样）法可视化实例
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26324 介绍 Metropolis Hastings 算法是一种非常简单的算法，用于从难以采样的分布中生成样本。 假设我们要从分布 π 中进行采样，我们将其称为“目标”分布。为简单起见，我们假设 π是实线上的一维分布，尽管它很容易扩展到一维以上（见下文）。 MH 算法通过模拟马尔可夫链来工作，其平稳...
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