R语言MCMC:Metropolis-Hastings采样用于回归的贝叶斯估计
全文链接：http://tecdat.cn/?p=19664 MCMC是从复杂概率模型中采样的通用技术。 蒙特卡洛 马尔可夫链 Metropolis-Hastings算法（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 问题 如果需要计算有复杂后验pdf p（θ| y）的随机变量θ的函数f（θ...
R语言RSTAN MCMC：NUTS采样算法用LASSO 构建贝叶斯线性回归模型分析职业声望数据
如果你正在进行统计分析：想要加一些先验信息，最终你想要的是预测。所以你决定使用贝叶斯。 但是，你没有共轭先验。你可能会花费很长时间编写 Metropolis-Hastings 代码，优化接受率和提议分布，或者你可以使用 RStan。 Hamiltonian Monte Carlo（HMC） HMC ...
R语言Metropolis Hastings采样和贝叶斯泊松回归Poisson模型
在本文中，我想向你展示如何使用R的Metropolis采样从贝叶斯Poisson回归模型中采样。 Metropolis-Hastings算法 Metropolis-Hastings抽样算法是一类马尔科夫链蒙特卡洛（M...
R语言使用Metropolis-Hastings采样算法自适应贝叶斯估计与可视化
如果您可以写出模型的似然函数，则 Metropolis-Hastings算法可以负责其余部分（即MCMC ）。我写了r代码来简化对任意模型的后验分布的估计。具体如下： 1）定义模型（即概率先验）。在此示例中，让我们构建一个简单的线性回归模型（对数）。 a<-pars[...
R语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归
在这篇文章中，我将对多元线性回归做同样的事情。我将得出block的Gibbs采样器所需的条件后验分布。然后，我将对采样器进行编码，并使用模拟数据对其进行测试。 贝叶斯模型 假设我们有一个样本量的 主题。...
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