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假设我有来自同一薄荷的10个硬币，每次翻转它们50次，现在我想估计薄荷的偏差以及所有硬币的个体偏差。我想这样做的方法是这样的： # Generate a list of 10 arrays with 50 flips in each test = [bernoulli.rvs(0.5, size=50) for x in range(10)] with pm.Model() as test

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如何将MCMC诊断转换为Latex表？

我正在使用coda程序包来计算我的MCMC的汇总统计信息。但是，似乎没有将打印的摘要转换为Latex表的选项。我试过stargazer，并强制summary.mcmc结果到一个数据帧。两次尝试都失败了。这里有一个重复的例子： library(coda) mock_mcmc <- mcmc(rnorm(1000)) summary(mock_mcmc) summary.mcmc会打印出 1

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MCMCglmm二项式模型

我想用R包MCMCglmm来估计一个二项式模型。该模型应包含一个截距和一个斜率 - 既作为固定部分也作为随机部分。我该如何指定一个可接受的prior？（请注意，here is a similar question，但在更复杂的设置。）假设数据具有以下形式： y x cluster 1 0 -0.56047565 1 2 1 -0.23017749 1 3 0 1.55870831

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MCMCglmm中“特质”的含义

像this post我在努力处理MCMCglmm的符号，尤其是trait的含义。我的代码IST以下 library("MCMCglmm") set.seed(123) y <- sample(letters[1:3], size = 100, replace = TRUE) x <- rnorm(100) id <- rep(1:10, each = 10) dat <- data.f

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STAN计算时间与迭代次数如何缩放？

我正在使用MCMC来拟合贝叶斯混合模型。在编码/计算机科学方面，我没有特别强的背景，而且我对某些看起来很奇怪的东西感到好奇。当我通过STAN设置迭代我MCMC抽样数量为100取样是像20" ，当我把它设置为1000，它需要有一个小时才能到100 完成它一些关于抽样的方法还是什么？预先感谢您

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MCMCglmm Bayes因子

我试图通过MCMCglmm软件包拟合我的数据的贝叶斯模型。然而，我无法找到任何关于如何计算贝叶斯因子来比较两个模型的参考。任何意见或建议？

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pymc意外模型输出

我试图使用PyMC来确定广告点击率（点击率）的分布。假设我们有1000个广告，而且我有针对所有广告的点击次数和观看次数的衡量标准。我假设广告点击率的底层分布是一个Beta分布，我想用PyMC来估计这个分布的参数。我将在以下片段中调用这些参数unknown_alpha和unknown_beta。为了表示我的示例代码，这里是一个如何生成一个例子测试设置： from scipy.stats impor

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模拟使用都市黑斯廷斯算法（MCMC）一个Probit模型

我在R工作组，这里是我的代码： n <- 1000 trueB0 <- 0 trueB1 <- 0.1 prior.mean0 <- 0 prior.sd0 <- 10 prior.mean1 <- 0 prior.sd1 <- 10 x <- rnorm(n, 0, 1) eta <- trueB0 + trueB1 * x P <- pnorm(eta) Y <- rbi

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解释JAGS中的后验分布

总结离散分布的后验概率给出一个以上的值。我哪里错了？这是通过V形凹口生成后

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使用emcee抽样概率分布函数？

我有两个数组（pdf_＃），每个数组都包含参数（val_＃）的概率。我如何从这些分布中抽取样本以创建联合后验分布（即，像在corner plot here中那样）？对于主持人来说，看起来我只能传递要从中抽取的函数，而不是数组。这是我有： pdf_1 = [.1, .1, .25, .3, .15] pdf_2 = [.25, .3, .2, .1, .4] val_1 = [2, 3, 4