网站建设公司网,湖北山河建设集团网站,网站规划与设计网站页面,wordpress文章分类页全文链接#xff1a;http://tecdat.cn/?p24456 如果你正在进行统计分析#xff1a;想要加一些先验信息#xff0c;最终你想要的是预测。所以你决定使用贝叶斯#xff08;点击文末“阅读原文”获取完整代码数据#xff09;。 相关视频 但是#xff0c;你没有共轭先验。你… 全文链接http://tecdat.cn/?p24456 如果你正在进行统计分析想要加一些先验信息最终你想要的是预测。所以你决定使用贝叶斯点击文末“阅读原文”获取完整代码数据。 相关视频 但是你没有共轭先验。你可能会花费很长时间编写 Metropolis-Hastings 代码优化接受率和提议分布或者你可以使用 RStan。 Hamiltonian Monte CarloHMC HMC 是一种为 MH 算法生成提议分布的方法该提议分布被接受的概率很高。具体算法过程请查看参考文献。打个比方给粒子一些动量。它在滑冰场周围滑行大部分时间都在密度高的地方。拍摄这条轨迹的快照为后验分布提供了一个建议样本。然后我们使用 Metropolis-Hastings 进行校正。 NUTS采样器No-U-turn Sampler HMC像RWMH一样需要对步骤的数量和大小进行一些调整。No-U-Turn Sampler 或NUTsHoffman和Gelman2014对这些进行了自适应的优化。NUTS建立了一组可能的候选点并在轨迹开始自相矛盾时立即停止。 Stan 的优点 可以产生高维度的提议这些提议被接受的概率很高而不需要花时间进行调整。有内置的诊断程序来分析MCMC的输出。在C中构建所以运行迅速输出到R。 示例 如何使用 LASSO 构建贝叶斯线性回归模型。 构建 Stan 模型 数据n、p、Y、X 先验参数超参数参数模型高斯似然、拉普拉斯和伽玛先验。输出后验样本后验预测样本。 数据 intlwer0 n;
vectr\[n\] y;
relloer0 a; 参数 vetor\[p1\] beta;
reallowr0 siga; 转换后的参数可选 vectr\[n\] liped;
lnpred X*bea; 模型 bta ~ dolexneial(0,w);
siga ~ gama(a,b); 或没有矢量化 for(i in 1:n){
y\[i\]~noral(X\[i,\]*beta,siga);
} 生成的数量可选 vecor\[n\] yprict;
for(i in 1:n){
prdit\[i\] nrmlrng(lnprd\[i\],siga); 对后验样本的每一个元素都要评估一次这个代码。 职业声望数据集 这里我们使用职业声望数据集它有以下变量 教育职业在职者的平均教育程度年。 收入在职者的平均收入元。 女性在职者中女性的百分比。 威望Pineo-Porter的职业声望得分来自一项社会调查。 普查人口普查的职业代码。 类型职业的类型 bc: 蓝领prof: 专业、管理和技术wc: 白领 在R中运行 library(rstan)
stan(filebyLASO,iter50000) 在3.5秒内运行25000次预热和25000次采样。第一次编译c代码所以可能需要更长的时间。 绘制后验分布图 par(mrowc(1,2))
plot(denty(prs$bea) 预测分布 plot(density) 点击标题查阅往期内容 R语言贝叶斯MCMC用rstan建立线性回归模型分析汽车数据和可视化诊断 左右滑动查看更多 01 02 03 04 链诊断 splas\[\[1\]\[1:5,\] 链诊断 trac(beta ) 链诊断 pa(parsbeta) 更多链诊断 Stan 还可以从链中提取各种其他诊断如置信区间、有效样本量和马尔可夫链平方误差。链的值与各种链属性、对数似然、接受率和步长之间的比较图。 Stan 出错 stan使用的步骤太大。可以通过手动增加期望的平均接受度来解决。adapt_delta高于其默认的0.8 stan(cntl list(datta 0.99, mxrh 15)) 这会减慢你的链的速度但可能会产生更好的样本。 自制函数 Stan 也兼容自制函数。如果你的先验或似然函数不标准则很有用。 model {
beta ~ doubexp(0,w);
for(i in 1:n){
logprb(‐0.5*fs(1‐(exp(normalog(
siga))/yde));
}
} 结论 不要浪费时间编码和调整 RWMH.Stan 运行得更快会自动调整并且应该会产生较好的样本。 参考文献 Alder, Berni J, and T E Wainwright. 1959. “Studies in Molecular Dynamics. I. General Method.” The Journal of Chemical Physics 31 (2). AIP: 459–66. Hoffman, Matthew D, and Andrew Gelman. 2014. “The No-U-Turn Sampler: Adaptively Setting Path Lengths in Hamiltonian Monte Carlo.” Journal of Machine Learning Research 15 (1): 1593–1623. 点击文末“阅读原文” 获取全文完整资料。 本文选自《R语言RSTAN MCMCNUTS采样算法用LASSO 构建贝叶斯线性回归模型分析职业声望数据》。 点击标题查阅往期内容 R语言贝叶斯MCMC用rstan建立线性回归模型分析汽车数据和可视化诊断 【视频】马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC原理与R语言实现|数据分享 R语言实现MCMC中的Metropolis–Hastings算法与吉布斯采样 R语言贝叶斯METROPOLIS-HASTINGS GIBBS 吉布斯采样器估计变点指数分布分析泊松过程车站等待时间 R语言马尔可夫MCMC中的METROPOLIS HASTINGSMH算法抽样采样法可视化实例 python贝叶斯随机过程马尔可夫链Markov-ChainMC和Metropolis-HastingsMH采样算法可视化 Python贝叶斯推断Metropolis-HastingsM-HMCMC采样算法的实现 Metropolis Hastings采样和贝叶斯泊松回归Poisson模型 Matlab用BUGS马尔可夫区制转换Markov switching随机波动率模型、序列蒙特卡罗SMC、M H采样分析时间序列 R语言RSTAN MCMCNUTS采样算法用LASSO 构建贝叶斯线性回归模型分析职业声望数据 R语言BUGS序列蒙特卡罗SMC、马尔可夫转换随机波动率SV模型、粒子滤波、Metropolis Hasting采样时间序列分析 R语言Metropolis Hastings采样和贝叶斯泊松回归Poisson模型 R语言贝叶斯MCMC用rstan建立线性回归模型分析汽车数据和可视化诊断 R语言贝叶斯MCMCGLM逻辑回归、Rstan线性回归、Metropolis Hastings与Gibbs采样算法实例 R语言贝叶斯Poisson泊松-正态分布模型分析职业足球比赛进球数 R语言用Rcpp加速Metropolis-Hastings抽样估计贝叶斯逻辑回归模型的参数 R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病 R语言中贝叶斯网络BN、动态贝叶斯网络、线性模型分析错颌畸形数据 R语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归 Python贝叶斯回归分析住房负担能力数据集 R语言实现贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析 Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型 R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次分层贝叶斯模型 R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析 R语言和STAN,JAGS用RSTAN,RJAG建立贝叶斯多元线性回归预测选举数据 R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究 R语言贝叶斯线性回归和多元线性回归构建工资预测模型 R语言贝叶斯推断与MCMC实现Metropolis-Hastings 采样算法示例 R语言stan进行基于贝叶斯推断的回归模型 R语言中RStan贝叶斯层次模型分析示例 R语言使用Metropolis-Hastings采样算法自适应贝叶斯估计与可视化 R语言随机搜索变量选择SSVS估计贝叶斯向量自回归BVAR模型 WinBUGS对多元随机波动率模型贝叶斯估计与模型比较 R语言实现MCMC中的Metropolis–Hastings算法与吉布斯采样 R语言贝叶斯推断与MCMC实现Metropolis-Hastings 采样算法示例 R语言使用Metropolis-Hastings采样算法自适应贝叶斯估计与可视化 视频R语言中的Stan概率编程MCMC采样的贝叶斯模型 R语言MCMC:Metropolis-Hastings采样用于回归的贝叶斯估计
