Python代寫 實現貝葉斯線性回歸模型
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=5263 在本文中，我們將在貝葉斯框架中引入回歸建模，並使用PyMC3 MCMC庫進行推理。 我們將首先回顧經典或頻率論者的多重線性回歸方法。然后我們將討論貝葉斯如何考慮線性回歸。 用PyMC3進行貝葉斯線性回歸 在本節中 ...
原文：R語言代寫Gibbs抽樣的貝葉斯簡單線性回歸仿真分析
原文鏈接： http: tecdat.cn p 貝葉斯分析的許多介紹使用相對簡單的教學實例 。雖然這可以很好地介紹貝葉斯原理，但將這些原則擴展到回歸並不是直截了當的。 這篇文章將概述這些原則如何擴展到簡單的線性回歸。在此過程中，我將推導出感興趣的參數的后驗條件分布，呈現用於實現Gibbs采樣器的R代碼，並呈現所謂的網格點方法。 貝葉斯模型 假設我們觀察到的數據 的 。我們的模型 是 有興趣的是推斷 ...
2019-04-22 15:49 0 474 推薦指數：
相關推薦
貝葉斯線性回歸
貝葉斯線性回歸（Bayesian Linear Regression） 關於參數估計 在很多機器學習或數據挖掘問題中，我們所面對的只有數據，但數據中潛在的概率密度函數是不知道的，概率密度分布需要我們從數據中估計出來。想要確定數據對應的概率分布，就需要確定兩個東西：概率密度函數的形式 ...
拓端數據tecdat|R語言貝葉斯線性回歸和多元線性回歸構建工資預測模型
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=21641 工資模型 在勞動經濟學領域，收入和工資的研究為從性別歧視到高等教育等問題提供了見解。在本文中，我們將分析橫斷面工資數據，以期在實踐中使用貝葉斯方法，如BIC和貝葉斯模型來構建工資的預測模型。 加載包 在本實驗中，我們將使 ...
拓端tecdat：R語言貝葉斯廣義線性混合效應（多層次/水平/嵌套）模型GLMM、邏輯回歸分析教育留級影響因素數據
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=24203 原文出處：拓端數據部落公眾號 本教程使用R介紹了具有非信息先驗的貝葉斯 GLM（廣義線性模型） 。 當前教程特別關注貝葉斯邏輯回歸在二元結果和計數/比例結果場景中的使用，以及模型評估的相應方法。使用教育數據示例。 此外，本教程 ...
拓端tecdat：R語言用貝葉斯線性回歸、貝葉斯模型平均 (BMA)來預測工人工資
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=24141 原文出處：拓端數據部落公眾號 背景 貝葉斯模型提供了變量選擇技術，確保變量選擇的可靠性。對社會經濟因素如何影響收入和工資的研究為應用這些技術提供了充分的機會，同時也為從性別歧視到高等教育的好處等主題提供了洞察力。下面，貝葉斯信息 ...
R語言代寫使用rjags R2jags建立貝葉斯模型
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=2857 本文是通過對area,perimeter,campactness幾個變量的貝葉斯建模,來查看他們對groovelength這個變量的影響. 並且對比rjagsR2jags和內置貝葉斯預測函數的結果。 讀取數據 ...
R語言代寫Copula的貝葉斯非參數估計
原文：http://tecdat.cn/?p=4190 Copula可以完全表征多個變量的依賴性。本文的目的是提供一種貝葉斯非參數方法來估計一個copula，我們通過混合一類參數copula來做到這一點。特別地，我們表明任何雙變量copula密度可以通過高斯copula密度函數的無限混合 ...
線性回歸模型的貝葉斯估計
1.Model 概率圖模型表示 2.先驗分布:參數的先驗，通常認為參數θ服從高斯分布，w~N(0,α-1I) 3.似然函數：對數似然函數 logP(D|W) 4.后驗分布, P(W|D)=N(μ ...