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【视频】马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC原理与R语言实现|数据分享
原文链接：http://tecdat.cn/?p=2687 原文出处：拓端数据部落公众号 在贝叶斯方法中，马尔可夫链蒙特卡罗方法尤其神秘。它们肯定是数学繁重且计算量大的过程，但它们背后的基本推理，就像数据科学中的许多其他东西一样，可以变得直观。这就是我的目标。 相关视频：马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMCstate space model -- kalman filter
最近学了金融计量，老师说Kalman Filter可以填充缺失值。一般我填充缺失值，赋值-1，或者让树模型自己填充缺失值，对于nn来说，要处理一下缺失值。 这些截图来自《银行家的计量书》，SSM可以提取时间序列中的结构性变化或者不可观测的成分，Dynamic Factor Models(DFM)也属于SSM的范畴，DFM中的共拓端tecdat|R语言MCMC的rstan贝叶斯回归模型和标准线性回归模型比较
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25453 原文出处：拓端数据部落公众号 现在有了对贝叶斯方法的概念理解，我们将实际研究使用它的回归模型。为了简单起见，我们从回归的标准线性模型开始。然后添加对采样分布或先验的更改。我们将通过 R 和相关的 R 包 rstan 使用编程语言 Stan。 示例R语言生态学JAGS模拟数据、线性回归、Cormack-Jolly-Seber (CJS) 模型拟合MCMC 估计动物存活率和可视化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24721 原文出处：拓端数据部落公众号 本文，我通过两个种群生态学家可能感兴趣的例子来说明使用“JAGS”来模拟数据：首先是线性回归，其次是估计动物存活率（公式化为状态空间模型）。 最近，我一直在努力模拟来自复杂分层模型的数据。我现在正在使用 JAGS。MCMC笔记Metropilis-Hastings算法（MH算法）
1 前言 我们在MCMC笔记：齐次马尔可夫链_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客 中介绍了平稳条件，当马尔可夫链达到平稳状态时（也就是各个状态之间的转移概率已经和时间无关了），那我们可以通过此时的马尔可夫链转移概率采集样本。 比如我一开始时样本x0，那么我就根拓端tecdat|R语言随机波动率(SV)模型、MCMC的Metropolis-Hastings算法金融应用：预测标准普尔SP500指数
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23991 原文出处：拓端数据部落公众号 在这个例子中，我们考虑随机波动率模型 SV0 的应用，例如在金融领域。 统计模型 随机波动率模型定义如下 并为 其中 yt 是因变量，xt 是 yt 的未观察到的对数波动率。N(m,σ2) 表示均值 m 和方差 σ2 的正态分布。 αGibbs
1.gibbs简析： gibbs采样需要知道样本中一个属性在其它所有属性下的条件概率，然后利用这个条件概率来分布产生各个属性的样本值。gibbs采样属于随机模拟抽样算法中的一种（一类近似求解的方法）。随机模拟的核心是对一个分布进行抽样，常用的抽样算法包括：1. 接受-拒绝抽样；2）重要matlab对MCMC贝叶斯方法用于加筋复合板的冲击载荷识别
原文链接：http://tecdat.cn/?p=6829 前言 本文提出了一种统计方法，用于使用贝叶斯推理识别加筋复合板上的冲击位置和冲击力历史，其中明确包括来自建模误差和测量噪声的不确定性。通过使用一组参数表示冲击载荷，首先将空间域（撞击位置）和时域（冲击力历史）中的冲击载荷识别问题转换为参R语言MCMC:Metropolis-Hastings采样用于回归的贝叶斯估计
原文链接：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 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）的平均值或期望值。 您可能需要计算后验概率分布p（θ）的最大值。 解决期【机器学习系列】MCMC第五讲：马尔科夫链蒙特卡洛系列总结
作者：CHEONG 公众号：AI机器学习与知识图谱 研究方向：自然语言处理与知识图谱 阅读本文之前，首先注意以下两点： 1. 机器学习系列文章常含有大量公式推导证明，为了更好理解，文章在最开始会给出本文的重要结论，方便最快速度理解本文核心。需要进一步了解推导细节可继续往后看。 2. 文【机器学习系列】MCMC第三讲：理解MCMC前必先弄懂这两点
作者：CHEONG 公众号：AI机器学习与知识图谱 研究方向：自然语言处理与知识图谱 阅读本文之前，首先注意以下两点： 1. 机器学习系列文章常含有大量公式推导证明，为了更好理解，文章在最开始会给出本文的重要结论，方便最快速度理解本文核心。需要进一步了解推导细节可继续往后看。 2. 文蒙特卡洛-马尔科夫链(MCMC)初步
蒙特卡洛-马尔科夫链(MCMC)初步 MCMC（Markov Chain Monte Carlo）是一种经典的概率分布采样方法。本文对其概念和常见算法做简单梳理。 解决什么问题？ 我们常常遇到这样的问题：模型构建好之后，有一个概率 p ( x ) p(x) p(x)（称为目标分布），不能显式的给出其MCMC using Hamiltonian dynamics
目录 算法 符号说明 Hamilton方程 物理解释 一些性质 离散化Hamilton方程 leapfrog方法 MCMC 概率与Hamiltonian, 正则(canonical)分布 HMC算法 HMC的一个例子及优势 HMC在实际中的应用和理论 线性变换 HMC的调整\(\epsilon, L\) 结合HMC与其它MCMC Scaling with dimensional为何此分层Poisson模型与生成的数据中的真实参数不匹配？
我正在尝试拟合分层Poisson回归以估计每个组和全局的time_delay.我对pymc是否自动将日志链接功能应用于mu感到困惑,还是我必须明确地这样做： with pm.Model() as model: alpha = pm.Gamma('alpha', alpha=1, beta=1) beta = pm.Gamma('beta', alpha=1, beta=1) a = pmpython-Mcmc
原文链接：http://www.cnblogs.com/wn19910213/p/5103830.html Python pandas的效率比较： 1 from time import time 2 from math import exp,sqrt,log 3 from random import gauss,seed 4 seed(20000) 5 t0 = time() 6 7 S0 = 100 8 K = 105 9 Tpython – Pymc3条件后验采样
我想从pymc3中的后验分布中抽样,但是以某些变量的特定值为条件.我看到如何使用sample_ppc对后验进行采样,但目前还不清楚如何有条件地进行此操作.有一个简单的方法吗？ 例如,假设我有这个模型： with pymc3.Model() as model: mu = pymc3.Uniform('mu', -3., 3.) std = pymc3.Python – 大都会采样
我正在写一本名为Bayesian Analysis in Python的书.这本书主要关注PyMC3包,但它背后的理论有点模糊,所以我很困惑. 说我有这样的数据： data = np.array([51.06, 55.12, 53.73, 50.24, 52.05, 56.40, 48.45, 52.34, 55.65, 51.49, 51.86, 63.43, 53.00, 56.09, 51.93, 52.31, 52.33,python – 从pymc中保存的痕迹中绘制图形
我需要使用不同的参数运行MCMC不同的时间以检查收敛.所以我决定保存这些痕迹,这样当我需要知道(为了comaprison目的)时,结果是什么 pymc.MCMC(iter = 10000,burn = 1000,thin = 10) 我不需要重新运行它. (这需要花费很多时间(我必须对许多不同的参数值做同样的事情)). 我找到了解决python – PyMC观察到一组随机变量的数据
我试图用PyMC推断模型参数.特别地,观察到的数据被建模为两个不同随机变量的总和：负二项式和泊松. 在PyMC中,随机变量的代数组合由“确定性”对象描述.是否可以将观察到的数据分配给此确定性对象？ 如果不可能,我们仍然知道总和的PDF是组件的PDF的卷积.有效地计算这个卷积有什么技巧吗？MCMC(三)MCMC采样和M-H采样
在MCMC(二)马尔科夫链中我们讲到给定一个概率平稳分布π, 很难直接找到对应的马尔科夫链状态转移矩阵P。而只要解决这个问题，我们就可以找到一种通用的概率分布采样方法，进而用于蒙特卡罗模拟。本篇我们就讨论解决这个问题的办法：MCMC采样和它的易用版M-H采样。 1. 马尔科夫链的细