在 R2OpenBugs 或 rjags 中，可以使用代码调用单独的文本文件，并且可以对 rstan 执行相同操作，但出于我们的目的，我们在 R 代码中显示它。首先要注意的是模型代码。...此外，要安装 rstan，需要通过 CRAN 或 GitHub。它不需要单独安装 Stan 本身，但它确实需要几个步骤并且需要 C++ 编译器。...在MCMC中，所有来自后验的模拟抽样都是基于以前的抽样并与之相关的，因为这个过程是沿着走向平稳分布的道路前进的。...最后，我们将有四条链，从参数的后验分布中抽取1000次。...在摘要中，se\_mean是蒙特卡洛误差，是对只有有限数量的后验抽样所带来的不确定性的估计。n\_eff是给定所有链的有效样本量，基本上占了链中的自相关，即当我们从一次抽样到下一次抽样时估计的相关性。
在 R2OpenBugs 或 rjags 中，可以使用代码调用单独的文本文件，并且可以对 rstan 执行相同操作，但出于我们的目的，我们在 R 代码中显示它。首先要注意的是模型代码。...此外，要安装 rstan，需要通过 CRAN 或 GitHub。它不需要单独安装 Stan 本身，但它确实需要几个步骤并且需要 C++ 编译器。...在MCMC中，所有来自后验的模拟抽样都是基于以前的抽样并与之相关的，因为这个过程是沿着走向平稳分布的道路前进的。...最后，我们将有四条链，从参数的后验分布中抽取1000次。...在摘要中，se_mean是蒙特卡洛误差，是对只有有限数量的后验抽样所带来的不确定性的估计。n_eff是给定所有链的有效样本量，基本上占了链中的自相关，即当我们从一次抽样到下一次抽样时估计的相关性。
Stan开发团队的一个目标是通过清晰的语法、更好的采样器（这里的采样是指从贝叶斯后验分布中抽取样本）以及与许多平台（包括R、RStudio、ggplot2和Shiny）的集成，使贝叶斯建模更易于使用。...（Stan 为并行化而设置），它表示同时运行的链数（即，如果您的计算机有四个内核） ，您可以在每个链上运行一个链，同时创建四个链）和细化，这是我们想要存储我们的预热后迭代的频率。...收敛诊断在继续之前，我们应该再次检查模型参数的 Rhat 值、有效样本大小 ( n_eff) 和跟踪图，以确保模型已收敛且可靠。n_f 是有效样本大小的粗略度量。...plot(fit)图 9.Stan 模型不同链的跟踪图 。我们还可以查看后验密度和直方图。dens(it)hist(ft)图 10.Stan 模型中截距、斜率和残差方差的后验密度图和直方图 。...每一行都是模型的一次迭代（单一后验估计）。我们可以制作一些更漂亮的图。这个包是ggplot2。在200次后验抽样中，比较y的密度和y的密度。poy(y, yrep[1:200, ])图 12.
Stan开发团队的一个目标是通过清晰的语法、更好的采样器（这里的采样是指从贝叶斯后验分布中抽取样本）以及与许多平台（包括R、RStudio、ggplot2和Shiny）的集成，使贝叶斯建模更易于使用。...（Stan 为并行化而设置），它表示同时运行的链数（即，如果您的计算机有四个内核） ，您可以在每个链上运行一个链，同时创建四个链）和细化，这是我们想要存储我们的预热后迭代的频率。...收敛诊断在继续之前，我们应该再次检查模型参数的 Rhat 值、有效样本大小 ( n_eff) 和跟踪图，以确保模型已收敛且可靠。n_f 是有效样本大小的粗略度量。...plot(fit)图 9.Stan 模型不同链的跟踪图 。我们还可以查看后验密度和直方图。dens(it)hist(ft)图 10.Stan 模型中截距、斜率和残差方差的后验密度图和直方图 。...每一行都是模型的一次迭代（单一后验估计）。我们可以制作一些更漂亮的图。这个包是ggplot2。在200次后验抽样中，比较y的密度和y的密度。poy(y, yrep\[1:200, \])图 12.
本文将谈论Stan以及如何在R中使用rstan创建Stan模型尽管Stan提供了使用其编程语言的文档和带有例子的用户指南，但对于初学者来说，这可能是很难理解的。...它在贝叶斯推断中特别有用，因为后验分布往往不能写成表达式。要使用Stan，用户要写一个Stan程序，代表他们的统计模型。这个程序指定了模型中的参数和目标后验密度。...Stan代码被编译并与数据一起运行，输出一组参数的后验模拟。Stan与最流行的数据分析语言，如R、Python、shell、MATLAB、Julia和Stata的接口。我们将专注于在R中使用Stan。...此外，它还显示了MCMC的诊断统计Rhat和有效样本量。这些统计数据对于评估MCMC算法是否收敛非常重要。接下来，我们将用rstan来拟合同一个模型。...fit_rstan输出类似的汇总统计数据，包括每个参数的平均值、标准偏差和量值。这些结果可能相似但不完全相同。它们之所以不同，是因为统计数据是根据后验的随机抽样来计算的。
n乘n矩阵 程序 Stan中使用以下程序 ： data：用于指定以贝叶斯规则为条件的数据 转换后的数据：用于预处理数据 参数 （必填）：用于指定模型的参数 转换后的参数：用于计算后验之前的参数处理...它根据指定的模型，数据和设置从后验分布中采样。... 存储编译的stan模型 现在，我们可以从后验中编译模型和样本。...在此，行名称表示估计的参数：mu是后验分布的平均值，而tau是其标准偏差。eta和theta的条目分别表示矢量η和θ的估计值。这些列表示计算值。百分比表示置信区间。...我们可以使用traceplot 函数绘制模型中使用的四个链的轨迹 ： # 诊断: 要从各个马尔可夫链中获取样本，我们可以extract 再次使用函数： ## parameters
，时长07:25相关视频马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC原理与R语言实现拓端，赞26，时长08:47马尔科夫链蒙特卡洛方法MCMC的关键如下：跳跃概率的比例与后验概率的比例成正比。...跳跃概率可以表征为：概率（跳跃）*概率（接受）从长远来看，该链将花费大量时间在参数空间的高概率部分，从而实质上捕获了后验分布。有了足够的跳跃，长期分布将与联合后验概率分布匹配。...MCMC本质上是一种特殊类型的随机数生成器，旨在从难以描述（例如，多元，分层）的概率分布中采样。在许多/大多数情况下，后验分布是很难描述的概率分布。...然而，并没有对后验参数相关性提出相同的假设，因为概率可以反映在后验分布中。然后，我们需要一个函数，该函数可以计算参数空间中任何给定跳转的后验概率比率。...解决此问题的一种方法是稀疏MCMC样本：########### “稀疏” MCMC样本thinnedMCMC 的后验分布
Stan开发团队的一个目标是通过清晰的语法、更好的采样器（这里的采样是指从贝叶斯后验分布中抽取样本）以及与许多平台（包括R、RStudio、ggplot2和Shiny）的集成，使贝叶斯建模更易于使用。...此处给出的名称需要与模型中使用的变量名称相匹配。 库 请确保安装了以下库（这些是本Stan 教程和下一个教程的库 ）。 rstan 是最重要的，如果您没有 C++ 编译器，则需要一些额外的东西。...（Stan 为并行化而设置），它表示同时运行的链数（即，如果您的计算机有四个内核） ，您可以在每个链上运行一个链，同时创建四个链）和细化，这是我们想要存储我们的预热后迭代的频率。...收敛诊断 在继续之前，我们应该再次检查模型参数的 Rhat 值、有效样本大小 ( n_eff) 和跟踪图，以确保模型已收敛且可靠。 n_f 是有效样本大小的粗略度量。...每一行都是模型的一次迭代（单一后验估计）。 我们可以制作一些更漂亮的图。这个包是ggplot2。 在200次后验抽样中，比较y的密度和y的密度。
虽然这很好地介绍了贝叶斯原理，但是这些原则的扩展并不是直截了当的这篇文章将概述这些原理如何扩展到简单的线性回归。...吉布斯采样是一种迭代算法，从每个感兴趣的参数的后验分布产生样本。它通过按照以下方式从每个参数的条件后面依次绘制：可以看出，剩下的1,000个抽签是从后验分布中抽取的。这些样本不是独立的。...它有助于从完全非标准化的后验开始：为了找到参数的条件后验，我们简单地删除不包含该参数的关节后验的所有项。例如，常数项条件后验：同样的，条件后验可以被认为是另一个逆伽马分布，有一些代数操作。...其次，网格方法需要指定网格点的区域。如果条件后验在我们指定的[-10,10]的网格间隔之外具有显着的密度？在这种情况下，我们不会从条件后验得到准确的样本。...然后我们概述了从后面抽取样本的Gibbs算法。在这个过程中，我们认识到Gibbs方法依赖于每个参数的条件后验分布的顺序绘制。这是一个容易识别的已知的分布。
Stan开发团队的一个目标是通过清晰的语法、更好的采样器（这里的采样是指从贝叶斯后验分布中抽取样本）以及与许多平台（包括R、RStudio、ggplot2和Shiny）的集成，使贝叶斯建模更易于使用。...此处给出的名称需要与模型中使用的变量名称相匹配。 库 - 请确保安装了以下库（这些是本Stan 教程和下一个教程的库 ）。 rstan 是最重要的，如果您没有 C++ 编译器，则需要一些额外的东西。...（Stan 为并行化而设置），它表示同时运行的链数（即，如果您的计算机有四个内核） ，您可以在每个链上运行一个链，同时创建四个链）和细化，这是我们想要存储我们的预热后迭代的频率。...收敛诊断 在继续之前，我们应该再次检查模型参数的 Rhat 值、有效样本大小 ( n_eff) 和跟踪图，以确保模型已收敛且可靠。 n_f 是有效样本大小的粗略度量。...每一行都是模型的一次迭代（单一后验估计）。 我们可以制作一些更漂亮的图。这个包是ggplot2。 在200次后验抽样中，比较y的密度和y的密度。
可以通过R使用rstan 包来调用Stan，也可以 通过Python使用 pystan 包。这两个接口都支持基于采样和基于优化的推断，并带有诊断和后验分析。 在本文中，简要展示了Stan的主要特性。...它声明数据和（受约束的）参数变量。 它定义了对数后验。 Stan推理：使模型拟合数据并做出预测。 它可以使用马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）进行完整的贝叶斯推断。...Stan的贝叶斯示例：重复试验模型 我们解决一个小例子，其中的目标是给定从伯努利分布中抽取的随机样本，以估计缺失参数的后验分布 ? （成功的机会）。...[1] 0.25 步骤4：rstan使用贝叶斯后验估计 最后一步是使用R中的Stan获得我们的估算值。...10％，后验分位数；例如 ? 。 后验均值是贝叶斯点估计：α=0.55。 后验平均估计的标准误为0。 α的后验标准偏差为0.07。 ---- ?
它根据指定的模型，数据和设置从后验分布中采样。...# 存储编译的stan模型 现在，我们可以从后验中编译模型和样本。...在此，行名称表示估计的参数：mu是后验分布的平均值，而tau是其标准偏差。eta和theta的条目分别表示矢量η和θ的估计值。这些列表示计算值。百分比表示置信区间。...我们可以使用traceplot 函数绘制模型中使用的四个链的轨迹 ： # 诊断: 要从各个马尔可夫链中获取样本，我们可以extract 再次使用函数： ## parameters...但是，在这种情况下，估计单个模型时，小样本量会带来问题。 层次回归是两个极端之间的折衷。该模型假设组是相似的，但存在差异。 假设每个样本都属于K组之一。
MH(li_func=li_reg,pars=c(0,1,1), 3）您可以使用plotMH（）查看所有模型参数的后验 plot(mcmc) ---- 点击标题查阅往期内容 01 02...4）输出后验置信区间。...主要思想是从分布中抽取样本。积分很重要，贝叶斯定理本身： P（θ| D）= P（D |θ）P（θ）/ P（D） 其中P（D）是观察数据的无条件概率。...对于复杂的模型而言，随机抽样本身的过程通常很困难，因此，我们使用马尔可夫链来探索分布。我们需要一个链，如果运行时间足够长，它将作为目标分布的随机样本整体。我们构建的马尔可夫链的这种特性称为 遍历性。...顶部显示了目标分布（蓝色虚线）和通过MCMC样本对目标进行的核平滑估计。第二面板显示了链的轨迹，底部显示了算法本身的步骤。 注意：请注意，前100次左右的迭代是目标分布的较差表示。
p=21978 本文将介绍如何在R中用rstan和rjags做贝叶斯回归分析，R中有不少包可以用来做贝叶斯回归分析，比如最早的（同时也是参考文献和例子最多的）R2WinBUGS包（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据...相关视频 例子 设Yi为地区i=1，…，ni=1，…，n从2012年到2016年支持率增加的百分比。我们的模型 式中，Xji是地区i的第j个协变量。所有变量均中心化并标准化。...注意这个先验可能是不合适的，但是只要数据创建了一个合适的后验值就可以了。...(PPD)和JAGS预测分布绘制样本 #提取每个参数的样本 samps <- samp[[1]] Yp.samps <- samps[,1:np] #计算JAGS预测的后验平均值...beta.mn <- colMeans(beta.samps) # 绘制后验预测分布和JAGS预测 for(j in 1:5) # JAGS预测 y <- rnorm(
如今，企业越来越多地采用云存储选项，因为它们需要更多的容量、弹性容量以及更好的方式来管理存储成本。事实证明，越来越多的企业数据和云数据难以让IT部门单独使用他们的数据中心进行管理。...如今，企业越来越多地采用云存储选项，因为它们需要更多的容量、弹性容量以及更好的方式来管理存储成本。事实证明，越来越多的企业数据和云数据难以让IT部门单独使用他们的数据中心进行管理。 ?...毫不奇怪，企业正在以私有云、公共云或两者兼有的形式提供他们对云数据存储的支持。其中的好处是：利用云存储定价的能力，提供了更大的预算灵活性。 什么是云存储?...云存储如何工作? 云存储涉及用户通过互联网连接的一个或多个数据服务器。用户通过全球互联网以人工或自动方式将文件发送到数据服务器，数据服务器将信息转发到多个服务器。...云计算通常是指远程托管存储，它可能位于任何地方。 •云计算位于何处?云平台可能部署在各地或遍布全球。 •什么是云计算，它是如何工作的?这是一个远程存储平台，它接受互联网上的数据存储。
为了使用马尔科夫链蒙特卡洛方法从SV模型参数的后验分布中取样，我们需要知道一个与后验分布成正比的函数。为了实现这一目标，研究中使用了贝叶斯推断法。...根据贝叶斯规则，给定模型参数π(θ)的先验分布和一组观测数据D，模型参数的后验分布与模型参数的后验似然函数f(D|θ)π(θ)和模型参数先验分布的乘积成正比。...为了将模型拟合给定的数据集，我们使用马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）方法从每个模型的参数的后验分布中取样。在MCMC过程中，模型参数是根据马尔科夫链进行抽样的。...在我们的研究中，我们为每个后验分布（基于给定模型的数据集）运行两个单独的马尔可夫链，如果马尔可夫链确实收敛，那么在收敛点之后，同一数据集的两个链应该表现出类似的模式。...6和同一组数据的两条单独模拟的马尔可夫链。
下面的代码是如何指定回归模型的。...重要的是要认识到，置信区间只是构成一个模拟量。在从人口中抽取的无限多的样本中，构建（95%）置信区间的程序将使其在95%的时间内包含真实的人口值。...这并没有为你提供任何信息，即人口参数位于你所分析的非常具体和唯一的样本中的置信区间边界内的可能性有多大。在贝叶斯分析中，你推断的关键是感兴趣的参数的后验分布。...问题：解释估计效果、其区间和后验分布年龄_似乎是预测博士延期的一个相关因素，后验平均回归系数为2.317，95%HPD（可信区间）[1.194 3.417]。...它们的排列顺序与summary()输出中的顺序相同。因此，首先是回归系数，然后是截距，然后是协方差，然后是间接效应。我们还可以通过绘制我们运行的五个不同模型的后验和先验来绘制这些差异。
正确的存储缓存策略是实现离线移动 Web 体验的核心构建块，同时也大大的提高了用户体验。 在本章中，讨论可选择的存储 Api 和服务，并提供一些在构建 Web应用程序，该使用哪种存储引擎。...浏览器中的数据持久化 现在，有相当多的浏览器 Api 用来存储数据。这里将逐一介绍其中的一些及它们的区别，以便后续我们能够容合理的选择使用。 然而，在选择如何持久化数据之前，有几件事需要考虑。...当然，有必要知道的的第一件事是你的 Web 应用程序应用场景是什么，以及以后如何迭代和丰富。即使你知道了这些，最终也会有几个选择。...由于服务器指定Cookie后，浏览器的每次请求都会携带Cookie数据，会带来额外的性能开销（尤其是在移动环境下）。...IndexedDB 是一种在用户浏览器中持久存储数据的方法。因为它允许你创建具有丰富查询功能的 Web 应用程序，无论网络可用性如何，这些应用程序都可以在线和离线工作。
HBase的数据存储是如何组织的？ HBase是一个分布式的NoSQL数据库，它的数据存储是通过表、行、列族和列限定符来组织的。下面我们将通过一个具体的案例来解释HBase的数据存储组织方式。...假设我们有一个电子商务平台，需要存储订单数据。每个订单可以作为HBase表中的一行，订单号可以作为行键。订单数据可以包含用户ID、产品ID、数量和状态等信息。...下面是创建HBase表的代码示例： import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.*; import...综上所述，HBase的数据存储是通过表、行、列族和列限定符来组织的。表由表名和列族组成，行由行键唯一标识，列由列族和列限定符唯一标识。...我们可以使用HBase的Java API来创建表、插入数据和查询数据，实现对HBase的数据存储组织方式的理解和实际应用。
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