bayesian

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確率的プログラミングフレームワークのドキュメントでは、MCMCについて多くのことを読むことができますが、プログラミングに関することはあまりありません。私が見ているすべての例は、通常、非常に短くて単純な確率的プログラムしか持っていません。データの入力や結果の出力をカウントしないと、通常は約5-10行のコードになります。だから、プログラミングのようには見えません。私が理解するように、私は確率的なプロ

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BRMSパッケージスムーズに

私はRで、このデータフレームを持っている： x = rep(seq(-10,10,1),each=5) y = rep(0,length(x)) weights = sample(seq(1,20,1) ,length(x), replace = TRUE) weights = weights/sum(weights) groups = rep(letters[1:5], times =l

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MCMCglmmからランダム効果を抽出するにはどうすればよいですか？

nlme、lme4、brmsで使用されているranef()と似たコマンドを探しています。このコマンドを使うと、MCMCglmmモデルで個々のランダム効果を抽出できます。私のデータセットでは、私は40のプロバイダーを持っており、それぞれのプロバイダーのランダムな効果を抽出し、キャタピラープロットでそれらをプロットしたいと思います。どんな提案も素晴らしいだろう。ありがとうございました。それはここで、

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CARBayesパッケージの既定の事前配信を変更するにはどうすればよいですか？

CARBayesバージョン5.0は、Rで空間一般化線形モデルを実装し、MCMCシミュレーションを使用してベイジアン設定で推論します。これにはいくつかの異なるモデルが含まれていますが、この問題の参照先は 'S.CARbym'です。私はこのモデルを空間的なランダム効果を持つポアソンGLMに適合させるために、サンプルコードを 'Y'が応答であるところの最初のブロックに与え、 'x1' 'x2' 'x3

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ベイジアンネットワークについて

私のAIコースのベイジアンネットワークについて勉強しています。添付写真の因果推論や診断の推論方法を知っている人はいますか？ベイジアンネットワークの例

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将来の予測値の平均値の区間推定

私はRStanのモデル（複雑なモデル）を推定するベイジアンコードを持っています。モデルを推定した後、私は、将来の（次の1ヶ月）モデルのデータをシミュレートするために、事後分布からパラメータセットの500サンプルを取った。最後に、予測値の平均値（各時点の予測値500）を実際の観測値（プロット値）と比較しました。私の質問は - どのように予測値のこれらの手段の間隔を計算することができますか？例：事

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ベイジアンモデルの相互作用効果をプロットする（rstanarmを使用）

rstanarm（）のベイジアンリニアモデルの別の変数の値がどのように変化するかを示したいと考えています。私はモデルを適合させることができ、各パラメータの推定値を見るために後部から引き出すことができますが、他の変化や関連する不確実性として、相互作用における1つの変数の影響のある種のプロットを与える方法は明確ではありません（すなわち、限界効果プロット）。以下は私の試みである。この（線形、ガウス、アイ

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以前のPymc3をfrom_formulaで変更する

私はKaggle（ヒューマンリソースのもの）からデータセットを作成しています。ベイジアン統計（ロジスティック回帰）を実装しようとしていますが、このモデル import pymc3 as pm priors = {"Intercept": pm.Normal('alpha', mu=0, sd=100), "Regressor": pm.Laplace('beta', mu=0, b

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bstによって行われた予測を正の値に限定することは可能ですか？

私はRで利用可能なさまざまな予測パッケージを使用することを学び、bsts（）に出くわしました。私が扱うデータは時系列の要求です。 data=c(27, 2, 7, 7, 9, 4, 3, 3, 3, 9, 6, 2, 6, 2, 3, 8, 6, 1, 3, 8, 4, 5, 8, 5, 4, 4, 6, 1, 6, 5, 1, 3, 0, 2, 6, 7, 1, 2, 6, 2, 8, 6, 1