R语言贝叶斯模型预测电影评分数据可视化分析
本文使用R语言帮助客户进行了贝叶斯模型预测电影评分，并对数据进行了可视化和分析（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 文章创建了五个新的特征变量，包括电影类型、导演获奖情况、电影票房、评...
数据代码分享|R语言lasso回归、贝叶斯分析员工满意度调查数据、缺失值填充
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33055 员工满意度对于组织绩效和竞争力具有重要影响，因此准确了解员工满意度的影响因素和有效管理成为管理者的关键任务。而员工满意度调查是常用的研究方法之一，通过收集员工的反馈数据来了解他们的期望、需求和感受（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）...
R语言BUGS/JAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法（MCMC）采样（2）
看起来更好！搜索算法可以很好地找到参数空间的高似然部分！ 现在，让我们看一下“ shape”参数的链 ############# # 评估MCMC样本的“轨迹图” ... ##### Shape 参数 plot(1:chain.length,guesses[,'sha ...
R语言BUGS/JAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法（MCMC）采样（1）
全文链接：http://tecdat.cn/?p=17884 在许多情况下，我们没有足够的计算能力评估空间中所有n维像素的后验概率 。在这些情况下，我们倾向于利用称为Markov-Chain Monte Carlo 算法的程序 。此方法使用参数空间中的随机跳跃来（最终）确定后验分布（点击文末“阅读原...
R语言BUGS/JAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法（MCMC）采样（下）
R语言BUGS/JAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法（MCMC）采样（上）：https://developer.aliyun.com/article/1493702 更长的时间 ############ #更长的时间 chain.length <- 10...
R语言BUGS/JAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法（MCMC）采样（上）
全文链接：http://tecdat.cn/?p=17884 在许多情况下，我们没有足够的计算能力评估空间中所有n维像素的后验概率 。在这些情况下，我们倾向于利用称为Markov-Chain Monte Carlo 算法的程序 。此方法使用参数空间中的随机跳跃来（最终）确定后验分布（点击文末“阅读原...
R语言用贝叶斯层次模型进行空间数据分析
阅读全文：http://tecdat.cn/?p=10932 《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。 数据集：纽约州北部的白血病 为了说明如何与空间模型拟合，将使用纽约...
R语言coda贝叶斯MCMC Metropolis-Hastings采样链分析和收敛诊断可视化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=27228 作为先决条件，我们将使用几行代码，在代码中，我们创建了一些测试数据，其中因变量 y 线性依赖于自变量 x（预测变量）；定义线性模型拟合数据的可能性和先验；并实现一个简单的 Metropolis-Hastings MCMC 从该...
R语言贝叶斯METROPOLIS-HASTINGS GIBBS 吉布斯采样器估计变点指数分布分析泊松过程车站等待时间
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26578 指数分布是泊松过程中事件之间时间的概率分布，因此它用于预测到下一个事件的等待时间，例如，您需要在公共汽车站等待的时间，直到下一班车到了。 在本文中，我们将使用指数分布，假设它的参数 λ ，即事件之间的平均时间，在某个时间点 k...
R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析
原文链接：http://tecdat.cn/?p=4612 贝叶斯分析的许多介绍都使用了相对简单的教学实例（例如，根据伯努利数据给出成功概率的推理）。虽然这很好地介绍了贝叶斯原理，但是这些原则的扩展并不是直截了当的。 这篇文章将概述这些原理如何扩展到简单的线性回归。我将导出感兴趣参数的后验条件分布，...
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