Python用MCMC马尔科夫链蒙特卡洛、拒绝抽样和Metropolis-Hastings采样算法

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原文链接:http://tecdat.cn/?p=27267 我们将研究两种对分布进行抽样的方法:拒绝抽样和使用 Metropolis Hastings 算法的马尔可夫链蒙特卡洛方法 (MCMC)。像往常一样,我将提供直观的解释、理论和一些带有代码的示例。 背景 在...

如何实现马尔可夫链蒙特卡罗MCMC模型、Metropolis算法?

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什么是MCMC,什么时候使用它? MCMC只是一个从分布抽样的算法。 这只是众多算法之一。这个术语代表“马尔可夫链蒙特卡洛”,因为它是一种使用“马尔可夫链”(我们将在后面讨论)的“蒙特卡罗”(即随机)方法。MCMC只是蒙特卡洛方法的一种,尽管可以将许多其他常用方法看作是MCMC的简单特例。 为什么要...

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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

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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...

R语言实现MCMC中的Metropolis–Hastings算法与吉布斯采样

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创建测试数据 作为第一步,我们创建一些测试数据,用于拟合我们的模型。让我们假设预测变量和响应变量之间存在线性关系,因此我们采用线性模型并添加一些噪声。 我将x值平衡在零附近以“去相关”斜率和截距。 trueA <- 5 trueB <- 0 tr...

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