本文对应《R语言实战》第12章：重抽样与自助法之前学习的基本统计分析、回归分析、方差分析，是假定观测数据抽样自正态分布或者其他性质较好的理论分布，进而进行的假设检验和总体参数的置信区间估计等方法。但在许多实际情况中统计假设并不一定满足，比如抽样于未知或混合分布、样本量过小、存在离群点、基于理论分布设计合适的统计检验过于复杂且数学上难以处理等情况，这时基于随机化和重抽样的统计方法就可派上用场。本章探
转载
2023-07-09 17:24:11
157阅读
# R语言mcmc吉布斯采样
## 介绍
贝叶斯统计是一种基于贝叶斯定理的统计方法，它将先验概率和观测数据结合起来，得到后验概率分布。MCMC（Markov Chain Monte Carlo）是一种常用的贝叶斯统计方法，它通过构建一个马尔科夫链，来模拟从后验概率分布中采样得到参数的过程。吉布斯采样是MCMC方法中的一种重要的采样技术，它可以用来估计复杂的后验概率分布。本文将介绍使用R语言进行
原创
2023-08-19 05:57:20
251阅读
# 学习在R语言中进行MCMC的基本步骤
马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法是用于从复杂概率分布中进行采样的强大工具。它被广泛应用于统计学和机器学习中。本文将帮助你学习如何在R语言中实现MCMC，下面是整个流程的概述和每个步骤的详细说明。
## MCMC 实现流程
以下是使用R实现MCMC的基本步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[安装必需
原创
2024-10-30 03:52:17
366阅读
# 理解与实现MCMC（马克夫链蒙特卡洛）方法在R语言中的应用
## 1. 引言
马克夫链蒙特卡洛（MCMC）是一种用于从概率分布中采样的算法。对于初学者而言，学习MCMC可能会显得复杂，但通过系统的步骤和代码示例，我们可以更好地理解这一方法。本文将通过具体的步骤和代码示例，帮助你掌握如何在R语言中实现MCMC。
## 2. MCMC实施流程
在开始之前，我们需要明确执行MCMC的基本流程
理解MCMC及一系列改进采样算法的关键在于对马尔科夫随机过程的理解。更多详尽的讨论请参见 重温马尔科夫随机过程。π(x)，我们希望能有便捷的方式生成它（π(x)）对应的样本。由于马氏链能收敛到平稳分布，于是一个很nice的想法（by Metropolis, 1953）是：如果我们能够构造一个转移矩阵为 P的马氏链，使得该马氏链的平稳分布恰好是 π(x)，那么我们从任
转载
2023-11-29 21:04:11
113阅读
上一节我们对自然语言处理中词性标注的基本问题进行了描述，从本节开始我们将详细介绍HMM与词性标注的关系以及如何利用HMM进行词性标注。首先回顾一下隐马尔科夫模型(HMM)的定义和三大基本问题，并由此与词性标注的基本问题进行一个对比。 隐马尔科夫模型(HMM)是什么？说白了，就是一个数学模型，用一堆数学符号和参数表示而已，包括隐藏状态集合、观察符号集合、初始概率向量pi, 状态转移矩阵A，混
转载
2023-11-01 21:50:42
98阅读
R 语言实战（第二版）## part 3 中级方法-------------第8章 回归------------------#概念：用一个或多个自变量（预测变量）来预测因变量（响应变量）的方法
#最常用：OLS——普通最小二乘回归法，包括简单线性回归、多项式回归、多元线性回归
#过程：拟合OLS回归模型——>评价拟合优度——>假设检验——>选择模型
#OLS回归
#目标：减少因
转载
2023-08-11 13:56:29
310阅读
Linux ARM系统调用过程分析(二)——Linux系统调用流程分析备注： 1. Kernel版本：5.4 2. 使用工具：Source Insight 4.0 文章目录Linux ARM系统调用过程分析(二)——Linux系统调用流程分析前言EABI和OABI系统调用的初始化syscall_table_startNATIVEsyscall_table_end系统调用的产生glibc
1、MCMC概述 从名字我们可以看出，MCMC由两个MC组成，即蒙特卡罗方法（Monte Carlo Simulation，简称MC）和马尔科夫链（Markov Chain ，也简称MC）。之前已经介绍过蒙特卡洛方法，接下来介绍马尔科夫链，以及结合两者的采样算法。 2、马尔科夫链 马尔科夫链的概念在很多地方都被提及过，它的核心思想是某一时刻状态转移的概率只依赖于它的前一个状
转载
2023-12-01 20:41:22
78阅读
1 MCMC蒙特卡罗方法 作为一种随机采样方法，马尔科夫链蒙特卡罗（Markov Chain Monte Carlo，以下简称MCMC）在机器学习,深度学习以及自然语言处理等领域都有广泛的应用，是很多复杂算法求解的基础。下面我们就对MCMC的原理做一个总结。 1.1 MCMC概述 从名字我们可以看出
转载
2020-06-05 14:22:00
244阅读
概率编程使我们能够实现统计模型，而无需担心技术细节。它对基于MCMC采样的贝叶斯模型特别有用。在本文中，我将研究如何通过在R。简介RStan是贝叶斯推理的C ++库。它基于No-U-Turn采样器（NUTS），用于根据用户指定的模型和数据估计后验分布。使用Stan执行分析涉及以下步骤：使用Stan建模语言指定统计模型。...
原创
2021-05-12 14:14:11
835阅读
概率编程使我们能够实现统计模型，而无需担心技术细节。它对基于MCMC采样的贝叶斯模型特别有用。在本文中，我将研究如何通过在R。简介RStan是贝叶斯推理的C ++库。它基于No-U-Turn采样器（NUTS），用于根据用户指定的模型和数据估计后验分布。使用Stan执行分析涉及以下步骤：使用Stan建模语言指定统计模型。...
原创
2021-05-12 14:23:03
814阅读
对于许多模型，例如逻辑模型，没有共轭先验分布。因此，吉布斯采样不适用。
原创
2021-05-19 23:36:14
322阅读
对于许多模型，例如逻辑模型，没有共轭先验分布。因此，吉布斯采样不适用。
原创
2021-05-12 14:06:01
1447阅读
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
原创
2021-05-12 13:41:14
296阅读
# 用MCMC采样方法实现Python
## 简介
MCMC（Markov Chain Monte Carlo）是一种在概率统计领域中常用的方法，用于对概率分布进行采样。在机器学习、贝叶斯统计等领域中，MCMC方法被广泛应用于参数估计、模型选择等问题中。
本文将介绍如何用Python实现MCMC采样，并通过一个简单的例子演示其应用。
## MCMC采样原理
MCMC采样的核心思想是构建一
原创
2024-03-11 04:35:53
178阅读
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
原创
2021-05-19 22:47:26
376阅读
概率编程使我们能够实现统计模型，而不必担心技术细节。这对于基于MCMC采样的贝叶斯模型特别有用。斯坦简介Stan是用于贝叶斯推理的C ++库。它基于No-U-Turn采样器（NUTS），该采样器用于根据用户指定的模型和数据估计后验分布。使用Stan执行分析涉及以下步骤：使用Stan建模语言指定统计模型。通常通过专用的.stan 文件完成此操作 。 准备要提供给模型的数据。...
原创
2021-05-19 23:44:55
341阅读
'''
Created on Nov 4, 2010
Chapter 5 source file for Machine Learing in Action
@author: Peter
'''
from numpy import *
from time import sleep
# 加载数据
def loadDataSet(fileName):
"""
:param file
转载
2023-12-28 03:48:08
96阅读
概率编程使我们能够实现统计模型，而不必担心技术细节。这对于基于MCMC采样的贝叶斯模型特别有用。斯坦简介Stan是用于贝叶斯推理的C ++库。它基于No-U-Turn采样器（NUTS），该采样器用于根据用户指定的模型和数据估计后验分布。使用Stan执行分析涉及以下步骤：使用Stan建模语言指定统计模型。通常通过专用的.stan 文件完成此操作 。 准备要提供给模型的数据。...
原创
2021-05-12 14:06:40
304阅读
