Stan을 배우기 시작했습니다. 누구든지 다음과 같은 구문을 사용할시기와 방법을 설명 할 수 있습니까? 대신의 target +=
는 : y ~ normal(mu, sigma)
스탠 설명서에 예를 들어, 당신은 다음의 예를 찾을 수 있습니다. model {
real ps[K]; // temp for log component densities
sig
This is an implementation 줄을 이해할 수 없습니다 score.Add(results[i].Name, finalScore * 0.5);. 여기서이 값은 0.5입니다. 왜 0.5? 왜 다른 어떤 가치가 있지 않습니까? public string Classify(double[] obj)
{
Dictionary<string,> scor
R에서 TeachingDemos 패키지를 사용하여 95 % HPD 지역을 찾아야합니다. 나는 감마 분포를 따르는 사후 분포를 가지고 있습니다. 라이브러리 (TeachingDemos)에서 압축하고 입력을 설치 한 후에 I는 않았다 a = 200
b = 20
hpd(qgamma,shape1=a,shape2=b, conf=0.95)
(a 및 b는 감마 분
나는 Bayia 추론을 위해 Julia에서 Mamba 패키지를 사용하는 법을 배우려하고있다. 패키지는 훌륭하지만 초보자로서 문서에 약간의 정보가 부족합니다. 그래서 나는 아주 간단한 예제를 구현하는 방법을 알아 내려고 노력하고있다. 내가 을 시도 내가는 단 변량 정규 분포의 평균에 대한 베이지안 추론을 수행하기위한 예를 구현했습니다. 코드는 다음과 같습니다
R 및 OpenBugs에 비교적 익숙하지 않으며이 모델의 문제를 해결하는 데 많은 시간을 투자했습니다. 나는 리소스를 통해 스스로 혼자 공정한 금액을 알아낼 수 있었지만이 오류가 붙어 있습니다. 그것은 "노드 더미의 다중 정의 [1]"입니다. 온라인에서이 오류는 색인이없는 for-loop 내에서 변수를 정의하려고 시도 할 때 자주 발생하지만 변수는이를 수행
나는 (확률 적) 순수 출생 과정에서 출생률을 추론하기 위해 JAGS를 사용하려고합니다. 화학의 언어 는이 모델의 반응에 상당 : X-> 2X 레이트 알파 *의 X와 이것은 R 부호 I는 (또한 연쇄 반응의 모델로 간주 될 수 있음) '고정 된 시간에 프로세스를 생성하는 데 사용하고 매개 변수 알파의 유추를 만들기 위해 jags 코드를 사용합니다. [말 (
텍스트 문서의 기능 공간 모델링은 매우 쉽습니다. 예를 들어 텍스트 (교육 데이터)의 모든 단어를 기능으로 사용할 수 있습니다. 특정 단어 (예 : "개")가 (분류 된) 교육 사례 (예 : 스팸으로 분류 됨)에서 여러 번 발견되는 경우 새 데이터를 분류하기 위해이 단어를 사용할 수 있습니다. 단어가 아닐 경우 내 기능을 어떻게 모델링합니까? 내 경우에는
50 샘플 평균의 95 % 신뢰 구간을 찾으려고합니다. 샘플 크기는 2 내지 600의 범위, 각 시료의 값이 1 ~ 5 예 묶여있다 : (10)의 크기 sample 1 = (1,3.5,2.8,5,4.6)
sample 2 = (1,5)
sample 3 = (4.1,1.1,5,3.5,2,2.4,...)
샘플 이상의 난의 베이지안 추정 장애가 있었던 사용
example of Bayesian correlation for PyMC2을 PyMC3으로 변환하려고했지만 완전히 다른 결과를 얻습니다. 가장 중요한 점은 다변량 정규 분포의 평균은 빠르게 0으로 떨어지는 반면 PyMC2의 경우는 약 400 일 것입니다. 결과적으로, 추정 된 상관 관계는 빠르게 1로 향하는 데, 이는 잘못된 것이다. 전체 코드는 noteb
[폭설 량 데이터] x <- c(98.044, 107.696, 146.050, 102.870, 131.318, 170.434, 84.836, 154.686,
162.814, 101.854, 103.378, 16.256)
및 I는 알려진 표준 편차 정규 분포를 따른다 들었다 25.4 알 수없는 평균 mu. 베이지안 공식을 사용하여 mu에 대한