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关于如何解释MCMCglmm摘要输出的确认
我想知道post.mean是否与在glm模型中看到的估计结果相似或不同? 因此,pMCMC可以视为p值吗?我还没有发 -
有没有一种方法可以使用ggs_caterpillar在同一方面比较两个模型,所有参数都共享?
我可以使用ggmcmc :: ggs_caterpillar生成一个毛毛虫图,每个毛发都有两个面,每个面都显示一个模型。 < -
如何在stan / pystan中包含数据测量不确定性
我对斯坦完全陌生。我只是想拟合在测量中具有不确定性的数据,但无法在拟合中包括不确定性。例如 -
仅在PyMC3中保存转换后的参数
我想在PyMC3中转移变量。我目前仅使用<a href="https://docs.pymc.io/notebooks/api_quickstart#Deterministic-transforms" rel="n -
如何在张量流概率中批处理转换的(缩放和量化的)Beta分布
我正在尝试将Beta分布拟合到具有离散分数<code>(1, 2, 3, 4, 5)</code>的调查结果中。 为此,我需要TensorFlow概 -
PyMC3:每次给出不同的结果
我定义了一个对数似然函数,并且我在一个均匀分布上采样了一个变量。我确保对数似然函数对相同的 -
提取Rme中lme4模型随机效应的后验估计和可信区间
我需要从模型中提取<em>随机效应</em>的后验估计和间隔。 出于说明目的,与我正在使用的数据集 -
Matlab中的Metropolis-Hastings
我正在尝试将Metropolis Hastings算法与随机步行采样器一起使用,以模拟来自Matlab中$$函数的采样,但是我 -
使用对数刻度的R中的Random Walk Metropolis Hastings实现
<h1>上下文</h1> 我几乎到处都看过,但是我找不到使用对数标度的Random Walk Metropolis-Hastings算法的完整实 -
为什么即使我不包含任何观察结果,pymc3仍可以运行?
即使我不包含任何观察值,pymc3仍会运行并为我提供结果。难道这只是从先验取样的可能性吗? ''' -
在MCMC中,关节密度的混合最重要吗?
从以许多参数为特征的目标分布中采样时,我们具有任何边际参数和联合密度的所有迹线图。混合关节 -
JAGS / BUGS的R替代品
是否有一个R包可用于贝叶斯参数估计以替代JAGS?我在R中发现了一个有关JAGS / BUGS替代品的老问题,但是 -
在MCMCglmm中使用predict()
我担心以前已经解决了这个问题,但是广泛的搜索并未显示出我正在寻找的答案。我正在MCMCglmm中运行一 -
如何在张量流概率中为HMC采样器提供自定义梯度?
我正在尝试使用内置的张量流概率HMC采样器从后验生成样本。根据{{3}},似乎必须提供<code>target_log_p -
为先验定义约束时,JAGS中出现错误信息尝试重新定义节点
我正在尝试从先前的分布中采样并限制一些总和与差异大于0,但是,当我运行通常在OpenBugs / WinBugs中运 -
使3d椭圆适合3d点分布吗?
我在3d空间中有许多点(笛卡尔x,y,z),并且想拟合一个椭球 以确定轴比。这里的问题是我具有点的 -
如何在Python多处理中通信两个并行进程(不终止)?
如何在Python多处理中通信两个并行进程(不终止)并调用一个函数来处理部分结果? 我有一个Metro -
PyMC3(或Theano)在采样时分配了过多的虚拟内存
我正在远程集群上运行PyMC3采样器,总共需要3000个调整步骤,3000个绘制和2个链。我要拟合的数据包含约 -
将文件采购到R脚本以进行R中的MCMC(贝叶斯统计)分析
我正在尝试进行线性回归贝叶斯分析。我正在尝试获取文件<code>Jags.R</code>的源,但是我一直遇到无法解 -
无法大量运行另存为对象
您好,如果我丢失信息,我深表歉意,这是我的第一篇帖子。 我正在使用MCMCglmm来处理大型数据集 -
电阻抗断层扫描和MCMC
我想使用大都会黑斯廷斯采样器来估计人体的内腔。我已经使用了正向模型,这是一种基本解决方案, -
Pymc3:使用随机变量作为元素构造矩阵
我正在尝试在PyMC3中创建一个观察到的变量,该变量具有多元正态分布。我想要元素为其他随机变量的协 -
Rstudio中Faure低差异序列的Qnorm
我需要在R中使用低差异Faure序列,以使用qnorm获得4维正态分布随机变量E [X1X2X3X4]的估算值。请问如何使 -
边角图添加另一点
我正在使用以下MWE: <pre><code>def contour(fit, mu_des,dt_des): la = fit.extract(permuted=True) mu_pos = np.vstack(( -
使用连续和有序因变量拟合多元混合模型
我想运行一个具有两个响应(独立)变量的多变量混合回归MCMC模型,即变量Boldness得分(连续变量)和 -
指导的LDA,无需塌陷的吉布斯采样
我正在使用Python软件包Guided-LDA和折叠的gibbs采样[<a href="https://github.com/vi3k6i5/guidedlda/" rel="nofollow noreferrer" -
MCMCglmm软件包错误:inverseA中的错误(谱系=谱系,比例=比例,节点=节点):个体以水坝的形式出现但不在谱系中
我正在寻找动物的遗传力。但是在运行模型时,出现以下错误,它将无法正常工作。请帮我。 <pre><co -
节点与父母JAGS不一致
我试图对二项-泊松混合物的两个参数使用回归。事件数量是泊松分布,但我可以以二项式概率检测到这 -
尝试使用“ dnorm”代替“ dt”:错误
我正在尝试使用正态分布进行简单的线性回归。我的预测变量是身高,而我的预测变量是体重。这就是 -
马尔可夫链蒙特卡罗积分和无限while循环
我正在用都会号和巴克的α值实现马尔可夫链蒙特卡罗,以进行数值积分。我创建了一个名为<code>MCMCInteg