R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析tecdat.cn
贝叶斯分析的许多介绍使用相对简单的教学实例 。虽然这可以很好地介绍贝叶斯原理，但将这些原则扩展到回归并不是直截了当的。这篇文章将概述这些原则如何扩展到简单的线性回归。在此过程中，我将推导出感兴趣的参数的后验条件分布，呈现用于实现Gibbs采样器的R代码，并呈现所谓的网格点方法。贝叶斯模型假设我们观察到的数据
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2023-09-20 06:39:48
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文章目录练习：用程序实现正态分布均值、方差的后验分布抽样。题目背景Gibbs抽样（详细公式推导）Gibbs采样R代码实现
μ
\mu
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2023-11-16 22:07:24
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Gibbs抽样方法是 Markov Chain Monte Carlo（MCMC）方法的一种，也是应用最为广泛的一种。wikipedia称gibbs抽样为 In statistics and in statistical physics, Gibbs sampling or a Gibbs sampler is a&nbs
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2023-11-08 18:28:51
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目录MCMC(一)蒙特卡罗方法 MCMC(二)马尔科夫链 MCMC(三)MCMC采样和M-H采样MCMC(四)Gibbs采样 import math
import random
import matplotlib.pyplot as
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2023-11-06 13:58:33
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Gibbs 采样的最大作用在于使得对高维连续概率分布的抽样由复杂变得简单。
可能的应用：
计算高维连续概率分布函数的数学期望， Gibbs 采样得到 n 个值，再取均值；
比如用于 RBM；
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2017-04-03 22:44:00
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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
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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
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目录蒙特卡洛积分的基本思想一、内置函数+平均值法二、对偶变量法三、控制变量法四、重要性抽样法 蒙特卡洛积分的基本思想考虑可积函数，现要计算。若能够将拆分为两个函数的乘积，即，则原积分形式可表示为。记此时的x的密度函数为，那么即可表示为。不难看出，是很容易利用随机数进行估计的，它的值在样本量足够大的时候，可以用进行估计（其中，是来源于密度函数为的样本）以上思想的关键在于密度函数的寻找（因为我们只有
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2023-09-06 13:46:13
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1. 什么是Gibbs采样Gibbs采样是MH算法的一种特例（α==1)，因此可以保证Gibbs抽取的样本，也构成一个非周期不可约稳定收敛的马氏链；Gibbs采样适用于样本是两维或以上的情况；通过积分去除掉相关但是不感兴趣的变量，称为“collapsed”的Gibbs采样；并且个人的一个感觉是，观测量所直接依赖的那些变量是不能被积分掉的，否则无法有效的进行抽样…gibbs采样需要知道样本中一个属性
原创
2017-01-22 21:37:17
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MCMC: The Gibbs Sampler 多元高斯分布的边缘概率和条件概率 Marginal and conditional distributions of multivariate normal distribution
clear, clc
rng('default')
num_samples = 5000;
num_dims = 2;
mu = [0, 0];
rho(1) =
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2017-04-03 22:13:00
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今天介绍一些运算函数，它们的使用很简单，没有什么难度，但是也会用的着。在医学统计学或者流行病学里的现场调查、样本选择经常会提到一个词：随机抽样。随机抽样是为了保证各比较组之间均衡性的一个很重要的方法。那么今天介绍的第一个函数就是用于抽样的函数sample：> x=1:10
> sample(x=x)
[1] 3 5 9 6 10 7 2 1 8
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2023-07-14 21:55:47
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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
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2023-07-09 17:24:11
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Resampling Methods此博文是 An Introduction to Statistical Learning with Applications in R 的系列读书笔记，作为本人的一份学习总结，也希望和朋友们进行交流学习。该书是The Elements of Statistical Learning 的R语言简明版，包含了对算法的简明介绍以及其R实现，最让我感兴趣的是算法的R语言
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2024-05-26 22:35:49
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## R语言中的欠采样技术
在数据科学与机器学习领域，处理不平衡数据集是一个常见的挑战。特别是在分类问题中，数据的类别分布可能严重不均，会导致模型偏向于多数类，从而影响预测准确性。这时，欠采样(Undersampling)技术便成为了一种有效的解决方案。
### 什么是欠采样？
欠采样是通过减少多数类样本的数量，以此来平衡数据集中各类别的样本数量。尽管它的优点是能够减少计算成本并防止模型过拟
## R语言中的过采样技术
### 引言
在机器学习和数据挖掘任务中，经常会遇到不平衡的数据集。不平衡数据集是指其中一类样本的数量远远大于另一类样本的数量。这种情况下，模型倾向于偏向数量较多的类别，导致对数量较少的类别预测效果不佳。为了解决这个问题，我们可以使用过采样技术来增加数量较少的类别的样本数量，从而使得数据集更加平衡。
在R语言中，我们可以使用`ROSE`包来实现过采样。`ROSE`
原创
2023-12-29 07:29:16
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坐标平面上的三点，A(x1,y1),B(x1,y2),C(x2,y1)，假设有概率分布 p(x,y)（P(X=x,Y=y) 联合概率），则根据联合概率与条件概率的关系，则有如下两个等式：
{p(x1,y1)p(y2|x1)=p(x1)p(y1|x1)p(y2|x1)p(x1,y2)p(y1|x1)=p(x1)p(y2|x1)p(y1|x1)
因此有：
p(x1,y1)⋅p
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2017-04-03 14:47:00
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坐标平面上的三点，A(x1,y1),B(x1,y2),C(x2,y1)，假设有概率分布 p(x,y)（P(X=x,Y=y) 联合概率），则根据联合概率与条件概率的关系，则有如下两个等式：
{p(x1,y1)p(y2|x1)=p(x1)p(y1|x1)p(y2|x1)p(x1,y2)p(y1|x1)=p(x1)p(y2|x1)p(y1|x1)
因此有：
p(x1,y1)⋅p
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2017-04-03 14:47:00
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吉布斯采样的通俗解释 Gibbs Sampling 就是以一定的概率分布，看发生什么事件。 例子 甲只能 E：吃饭、学习
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2023-11-06 14:00:54
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在这篇文章中，我将对多元线性回归做同样的事情。我将得出阻塞的Gibbs采样器所需的条件后验分布。一个贝叶斯模型假设我们有一个样本大小的科目。我们观察结果向量。贝叶斯多元回归假设该向量是从多元正态分布中得出的，其中均值向量是和协方差矩阵。这里是观察到的协变量矩阵。注意，该矩阵的第一列是标识。参数矢量的， 是一种常见的方差参数，是单位矩阵。通过使用单位矩阵，我们假设独立观察。从形式上看...
原创
2021-05-12 14:22:26
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Sample 函数用法：sample(x, size, replace = FALSE, prob = NULL)Arguments x - 可以是含有一个或多个元素的向量或只是一个正整数。x的长度为1时，那么便从1：x中抽取样本。size - 非负整数，从总体抽取样本的个数replace - 是否有放回抽样prob - 用于获得要采样的向量元素的概率权重向量。
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2020-02-16 14:00:00
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