mcmc

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我正在使用coda程序包來計算我的MCMC的彙總統計信息。但是，似乎沒有將打印的摘要轉換爲Latex表的選項。我試過stargazer，並強制summary.mcmc結果到一個數據幀。兩次嘗試都失敗了。這裏有一個重複的例子： library(coda) mock_mcmc <- mcmc(rnorm(1000)) summary(mock_mcmc) summary.mcmc會打印出 1

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MCMCglmm二項式模型

我想用R包MCMCglmm來估計一個二項式模型。該模型應包含一個截距和一個斜率 - 既作爲固定部分也作爲隨機部分。我該如何指定一個可接受的prior？（請注意，here is a similar question，但在更復雜的設置。）假設數據具有以下形式： y x cluster 1 0 -0.56047565 1 2 1 -0.23017749 1 3 0 1.55870831

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MCMCglmm中「特質」的含義

像this post我在努力處理MCMCglmm的符號，尤其是trait的含義。我的代碼IST以下 library("MCMCglmm") set.seed(123) y <- sample(letters[1:3], size = 100, replace = TRUE) x <- rnorm(100) id <- rep(1:10, each = 10) dat <- data.f

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STAN計算時間與迭代次數如何縮放？

我正在使用MCMC來擬合貝葉斯混合模型。在編碼/計算機科學方面，我沒有特別強的背景，而且我對某些看起來很奇怪的東西感到好奇。當我通過STAN設置迭代我MCMC抽樣數量爲100取樣是像20" ，當我把它設置爲1000，它需要有一個小時才能到100 完成它一些關於抽樣的方法還是什麼？預先感謝您

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MCMCglmm Bayes因子

我試圖通過MCMCglmm軟件包擬合我的數據的貝葉斯模型。然而，我無法找到任何關於如何計算貝葉斯因子來比較兩個模型的參考。任何意見或建議？

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pymc意外模型輸出

我試圖使用PyMC來確定廣告點擊率（點擊率）的分佈。假設我們有1000個廣告，而且我有針對所有廣告的點擊次數和觀看次數的衡量標準。我假設廣告點擊率的底層分佈是一個Beta分佈，我想用PyMC來估計這個分佈的參數。我將在以下片段中調用這些參數unknown_alpha和unknown_beta。爲了表示我的示例代碼，這裏是一個如何生成一個例子測試設置： from scipy.stats impor

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模擬使用都市黑斯廷斯算法（MCMC）一個Probit模型

我在R工作組，這裏是我的代碼： n <- 1000 trueB0 <- 0 trueB1 <- 0.1 prior.mean0 <- 0 prior.sd0 <- 10 prior.mean1 <- 0 prior.sd1 <- 10 x <- rnorm(n, 0, 1) eta <- trueB0 + trueB1 * x P <- pnorm(eta) Y <- rbi

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解釋JAGS中的後驗分佈

總結離散分佈的後驗概率給出一個以上的值。我哪裏錯了？這是通過V形凹口生成後

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使用emcee抽樣概率分佈函數？

我有兩個數組（pdf_＃），每個數組都包含參數（val_＃）的概率。我如何從這些分佈中抽取樣本以創建聯合後驗分佈（即，像在corner plot here中那樣）？對於主持人來說，看起來我只能傳遞要從中抽取的函數，而不是數組。這是我有： pdf_1 = [.1, .1, .25, .3, .15] pdf_2 = [.25, .3, .2, .1, .4] val_1 = [2, 3, 4

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在pymc3中獲取輸入尺寸正確

假設我有來自同一薄荷的10個硬幣，每次翻轉它們50次，現在我想估計薄荷的偏差以及所有硬幣的個體偏差。我想這樣做的方法是這樣的： # Generate a list of 10 arrays with 50 flips in each test = [bernoulli.rvs(0.5, size=50) for x in range(10)] with pm.Model() as test