贝叶斯回归是一种基于贝叶斯统计推断的回归分析方法。它使用贝叶斯定理来估计模型参数,并提供了关于参数不确定性的后验分布。在本文中,我们将介绍如何使用R语言和Stan软件包进行贝叶斯回归推断。
首先,确保你已经安装了R语言和Stan软件包。可以使用以下命令安装Stan软件包:
install.packages("rstan")
安装完成后,加载所需的库:
library(rstan)
假设我们有一个包含自变量X和因变量Y的数据集。首先,我们需要将数据加载到R中。假设数据保存在一个名为"data.csv"的CSV文件中,具有以下格式:
X,Y
1,2
2,3
3,4
4,5
5,6
使用以下代码将数据加载到R中:
data <- read.csv("data.csv")
X <- data$X
Y <- data$Y
在贝叶斯回归中,我们需要为模型设定先验分布和似然函数。假设我们使用线性回归模型,其中Y是X的线性组合,加上一个误差项。我们可以使用正态分布作为参数的先验分布,并假设误差项服从正态分布。
使用Stan语言定义模型如下:
data {
int
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本文来自我在知乎上的一个回答:http://www.zhihu.com/question/23431810/answer/24588621
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当初求种像条狗,如今撸完嫌人丑
当初搜贴像条犬,如今读完嫌人软
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就如同 Google 关闭了 Gooled Reader,那是
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sql
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superlxw1234
hadoophive函数
具体说明及示例参 见附件文档。
文档目录:
目录
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1. 等值比较: = 4
2. 不等值比较: <> 4
3. 小于比较: < 4
4. 小于等于比较: <= 4
5. 大于比较: > 5
6. 大于等于比较: >= 5
7. 空值判断: IS NULL 5
- Spring 4.2新特性-使用@Order调整配置类加载顺序
wiselyman
spring 4
4.1 @Order
Spring 4.2 利用@Order控制配置类的加载顺序
4.2 演示
两个演示bean
package com.wisely.spring4_2.order;
public class Demo1Service {
}
package com.wisely.spring4_2.order;
public class