«stan» 태그된 질문

예를 들어 내 문제를 설명하겠습니다. {나이, 성별, 국가, 지역, 도시}와 같은 속성이 주어진 개인의 소득을 예측한다고 가정합니다. 당신은 이와 같은 훈련 데이터 세트를 가지고 있습니다 train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train CountryID RegionID CityID Age …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

스탠 및 프론트 엔드 패키지 rstanarm또는 brmsI와 같은 혼합 모델 이전과 나는 쉽게 베이지안 방식으로 데이터를 분석 할 수 있습니다 lme. Kruschke-Gelman-Wagenmakers 등이 저의 책상에 저술 한 대부분의 책과 기사를 가지고 있지만, 이것들은 베이지안의 Skylla와 의료 리뷰어의 Charybdis 사이에서 찢어진 의료 청중의 결과를 요약하는 방법을 알려주지 않습니다. "우리는 분산 된 …

21 statistical-significance  bayesian  stan  credible-interval  medicine 

여기 에서 다운로드 할 수있는 Stan 설명서를 살펴 보았습니다 . 특히 Gelman-Rubin 진단을 구현하는 데 관심이있었습니다. 최초의 논문 Gelman & Rubin (1992 )은 다음과 같이 잠재적 스케일 감소 계수 (PSRF)를 정의합니다. 하자 Xi,1,…,Xi,NXi,1,…,Xi,NX_{i,1}, \dots , X_{i,N} 일 iii 샘플링 일 마르코프 체인 및 전반적인있을 수 있습니다 MMM 샘플링 독립 체인. …

16 mcmc  convergence  gibbs  metropolis-hastings  stan 

난 그냥 사용하는 방법을 배우게하기 시작했습니다 스탠 와 rstan. JAGS / BUGS의 작동 방식에 대해 항상 혼란스러워하지 않는 한, 모델의 모든 매개 변수에 대해 사전에 어떤 종류의 사전 분포를 정의해야한다고 생각했습니다. 그러나 설명서를 기반으로 Stan 에서이 작업을 수행하지 않아도됩니다. 여기 그들이 제공하는 샘플 모델이 있습니다 . data { int<lower=0> J; …

15 mcmc  prior  jags  graphical-model  stan 

나는 방금 스탠 에서 모델을 만들기 시작했다 . 이 도구에 익숙해지기 위해 Bayesian Data Analysis (2nd ed.)의 일부 연습을 진행하고 있습니다. Waterbuck 운동 전제로하는 데이터 와, ( N , θ ) 알 수 없습니다. Hamiltonian Monte Carlo는 이산 파라미터를 허용하지 않기 때문에 N 을 실수 ∈ [ 72 , ∞ …

13 bayesian  mcmc  discrete-data  stan 

에 자신의 위키 페이지 , 스탠 상태의 개발자 : 우리가 싫어하는 일부 원칙 : 불변성, Jeffreys, 엔트로피 대신 많은 정규 배포 권장 사항이 있습니다. 지금까지 샘플링에 의존하지 않는 베이지안 방법을 사용했는데 왜 는 이항 우도에 적합합니다.θ∼Beta(α=12,β=12)θ∼Beta(α=12,β=12)\theta \sim \text{Beta}\left(\alpha=\frac{1}{2},\beta=\frac{1}{2}\right)

11 bayesian  mcmc  prior  pymc  stan 

응답이 비례하는 모델을 만들려고합니다 (실제로 정당이 선거구에서 얻는 투표의 비율입니다). 분포는 정상적이지 않기 때문에 베타 분포로 모델링하기로 결정했습니다. 또한 여러 예측 변수가 있습니다. 그러나 BUGS / JAGS / STAN으로 작성하는 방법을 모르겠습니다 (JAGS가 최선의 선택이지만 실제로 중요하지는 않습니다). 내 문제는 예측 변수로 매개 변수를 합한 것인데 어떻게해야합니까? 이 코드는 (JAGS …

10 bayesian  jags  bugs  beta-regression  stan 

스탠 (특히 rstan)에 예측 사후 분포를 생성하는 기능이 내장되어 있습니까? 스탠 피트에서 분포를 생성하는 것은 어렵지 않지만 휠을 다시 발명하지는 않습니다.

9 bayesian  posterior  stan