R语言蒙特卡洛方法:方差分量的Metropolis Hastings(M-H)、吉布斯Gibbs采样比较分析
相关推荐
-
流行算法:马尔可夫链蒙特卡洛法(MCMC)
一.引言 马尔可夫链蒙特卡洛方法(Markov Chain Monte Carlo),简称MCMC.其产生于20世纪50年代早期,是在贝叶斯理论框架下,通过计算机进行模拟的蒙特卡洛方法(Monte C ...
-
基于切片采样的风力发电并网系统概率潮流计算
2017第六届新能源发电系统技术创新大会 中国电工技术学会主办,2017年6月21-24日在河北省张北县举办,大会围绕新能源发展战略.系统关键技术.微电网及储能等重要议题展开交流.浏览会议详情和在线报 ...
-
R语言实现MCMC中的Metropolis–Hastings算法与吉布斯采样
原文:http://tecdat.cn/?p=3772 创建测试数据 作为第一步,我们创建一些测试数据,用于拟合我们的模型.让我们假设预测变量和响应变量之间存在线性关系,因此我们采用线性模型并添加一些 ...
-
R语言基于Bagging分类的逻辑回归(Logistic Regression)、决策树、森林分析心脏病患者
原文链接:http://tecdat.cn/?p=22448 今天,我们将看下bagging 技术里面的启发式算法. 通常,bagging 与树有关,用于生成森林.但实际上,任何类型的模型都有可能使用 ...
-
R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化
原文链接:http://tecdat.cn/?p=22262 在讨论分类时,我们经常分析二维数据(一个自变量,一个因变量).但在实际生活中,有更多的观察值,更多的解释变量.随着两个以上的解释变量,它开 ...
-
R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析
原文链接:http://tecdat.cn/?p=22596 研究大纲 介绍数据集和研究的目标 探索数据集 可视化 使用Chi-Square独立检验.Cramer's V检验和GoodmanKrusk ...
-
R语言arima,向量自回归(VAR),周期自回归(PAR)模型分析温度时间序列
原文链接: http://tecdat.cn/?p=22071 至少有两种非平稳时间序列:具有趋势的时间序列和具有单位根的时间序列(称为单整时间序列).单位根检验不能用来评估时间序列是否平稳.它们只能 ...
-
R语言贝叶斯非参数模型:密度估计、非参数化随机效应META分析心肌梗死数据
原文链接:http://tecdat.cn/?p=23785 概述 最近,我们使用贝叶斯非参数(BNP)混合模型进行马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)推断. 在这篇文章中,我们通过展示如何使用具有不同内核 ...
-
R语言贝叶斯MCMC:GLM逻辑回归、Rstan线性回归、Metropolis Hastings与Gibbs采样算法实例
原文链接:http://tecdat.cn/?p=23236 什么是频率学派? 在频率学派中,观察样本是随机的,而参数是固定的.未知的数量. 概率被解释为一个随机过程的许多观测的预期频率. 有一种想法 ...
-
R语言Metropolis Hastings采样和贝叶斯泊松回归Poisson模型
原文链接:http://tecdat.cn/?p=23524 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 ...
-
R语言BUGS/JAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)采样
马尔科夫链蒙特卡洛方法 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 ...
