拓端数据tecdat|R语言贝叶斯线性回归和多元线性回归构建工资预测模型
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 ...
原文：拓端tecdat：R语言用贝叶斯线性回归、贝叶斯模型平均 (BMA)来预测工人工资
原文链接：http: tecdat.cn p 原文出处：拓端数据部落公众号 背景 贝叶斯模型提供了变量选择技术，确保变量选择的可靠性。对社会经济因素如何影响收入和工资的研究为应用这些技术提供了充分的机会，同时也为从性别歧视到高等教育的好处等主题提供了洞察力。下面，贝叶斯信息准则 BIC 和贝叶斯模型平均法被应用于构建一个简明的收入预测模型。 这些数据是从 名受访者的随机样本中收集的。该数据集是计量 ...
2021-11-21 22:35 0 103 推荐指数：
相关推荐
拓端tecdat：R语言贝叶斯广义线性混合效应（多层次/水平/嵌套）模型GLMM、逻辑回归分析教育留级影响因素数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24203 原文出处：拓端数据部落公众号 本教程使用R介绍了具有非信息先验的贝叶斯 GLM（广义线性模型） 。 当前教程特别关注贝叶斯逻辑回归在二元结果和计数/比例结果场景中的使用，以及模型评估的相应方法。使用教育数据示例。 此外，本教程 ...
拓端数据tecdat|R语言RStan贝叶斯示例：重复试验模型和种群竞争模型Lotka Volterra
原文链接：http://tecdat.cn/?p=19737 Stan是一种用于指定统计模型的概率编程语言。Stan通过马尔可夫链蒙特卡罗方法（例如No-U-Turn采样器，一种汉密尔顿蒙特卡洛采样的自适应形式）为连续变量模型提供了完整的贝叶斯推断。 可以通过R ...
拓端tecdat|R语言使用贝叶斯层次模型进行空间数据分析
原文链接：http://tecdat.cn/?p=10932 介绍 在本节中，我将重点介绍使用集成嵌套 拉普拉斯近似方法的贝叶斯推理。 可以 估计贝叶斯 层次模型的后边缘分布。 鉴于模型类型非常广泛，我们将重点关注用于分析晶格数据的空间模型 ...
线性回归模型的贝叶斯估计2-预测分布
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 ...
线性回归模型的贝叶斯估计
1.Model 概率图模型表示 2.先验分布:参数的先验，通常认为参数θ服从高斯分布，w~N(0,α-1I) 3.似然函数：对数似然函数 logP(D|W) 4.后验分布, P(W|D)=N(μn, Σn) 5.预测分布, P(y|x)=N(μ, 1/λ) ...
贝叶斯线性回归
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 ...
贝叶斯模型平均
(学习这部分内容大约需要1.1小时) 摘要 在模型选择中, 我们通常从一组候选模型中选择一个"最优"的模型(基于某种模型评价准则, 比如AIC分数). 然后, 使用这个选定的"最优"模型进行预测. 与这种选择单一最优模型不同的是, 贝叶斯模型平均给每个模型赋予权重, 并进行加权平均确定最终 ...