线性回顾模型的贝叶斯估计 重新整理一下： y的期望： 举例说明 ...

更新时间：2019.10.31 目录 1. 引言 2. 先验概率和后验概率 3. 基于贝叶斯统计的估计思想 4. 线性模型再议 5. 先验信息的确定方法 5.1 无信息先验 5.2 共轭先验 6. 结语 1. ...

贝叶斯线性回归（Bayesian Linear Regression） 关于参数估计 在很多机器学习或数据挖掘问题中，我们所面对的只有数据，但数据中潜在的概率密度函数是不知道的，概率密度分布需要我们从数据中估计出来。想要确定数据对应的概率分布，就需要确定两个东西：概率密度函数的形式 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=5263 在本文中，我们将在贝叶斯框架中引入回归建模，并使用PyMC3 MCMC库进行推理。 我们将首先回顾经典或频率论者的多重线性回归方法。然后我们将讨论贝叶斯如何考虑线性回归。 用PyMC3进行贝叶斯线性回归 在本节中 ...

引言如果要将极大似然估计应用到线性回归模型中，模型的复杂度会被两个因素所控制：基函数的数目（的维数）和样本的数目。尽管为对数极大似然估计加上一个正则项（或者是参数的先验分布），在一定程度上可以限制模型的复杂度，防止过拟合，但基函数的选择对模型的性能仍然起着决定性的作用。 上面说了那么大 ...

其实这是我之前最想第一篇来写的随笔了，今天就先把这一部分写一写吧。 1.问题 　　一个医疗诊断问题有两个可选的假设：病人有癌症、病人无癌症可用数据来自化验结果：阴性和阳性。有先验知识：在所有人口中 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=9390 介绍 向量自回归（VAR）模型的一般缺点是，估计系数的数量与滞后的数量成比例地增加。因此，随着滞后次数的增加，每个参数可用的信息较少。在贝叶斯VAR文献中，减轻这种所谓的维数诅咒的一种方法是随机搜索变量选择（SSVS ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=21641 工资模型 在劳动经济学领域，收入和工资的研究为从性别歧视到高等教育等问题提供了见解。在本文中，我们将分析横断面工资数据，以期在实践中使用贝叶斯方法，如BIC和贝叶斯模型来构建工资的预测模型。 加载包 在本实验中，我们将使 ...