贝叶斯的三个参数估计
1. 贝叶斯之参数估计 1. 贝叶斯之参数估计 1.1. 背景知识 1.2. 最大似然估计（MLE） 1.3. 最大后验概率估计（MAP） 1.4. 贝叶斯估计 1.5. 什么时候 MAP 估计与最大似然估计相等 1.1. ...
原文：R语言代写Copula的贝叶斯非参数估计
原文：http: tecdat.cn p Copula可以完全表征多个变量的依赖性。本文的目的是提供一种贝叶斯非参数方法来估计一个copula，我们通过混合一类参数copula来做到这一点。特别地，我们表明任何双变量copula密度可以通过高斯copula密度函数的无限混合任意精确地近似。该模型可以通过马尔可夫链蒙特卡罗方法估计，并且该模型在模拟和实际数据集上进行演示。 关键词：贝叶斯非参数估计， ...
2018-08-22 16:26 0 1633 推荐指数：
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(学习这部分内容约需要1.9小时) 摘要 在贝叶斯框架中, 我们将统计模型的参数视为随机变量. 模型由变量值的先验分布以及决定参数如何影响观测数据的证据模型来指定. 当我们对观测数据进行条件化时, 我们得到参数的后验分布. 术语"贝叶斯参数估计"会让我们误以为对参数进行了估计, 实际上我们通常 ...
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