Marco Gorelli 的文章

航空乘客 - 类似Prophet的模型

我们将研究“航空乘客”数据集,该数据集记录了1949年至1960年间美国航空公司每月乘客总数。我们可以使用Prophet模型进行拟合[Taylor 和 Letham, 2018](事实上,这个数据集是他们文档中的示例之一),但我们将在PyMC3中构建自己的类似Prophet的模型。这将使我们更容易检查模型的组件并进行先验预测检查(这是贝叶斯工作流程的一个组成部分[Gelman 等人, 2020])。

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航空乘客 - 类似Prophet的模型

我们将研究“航空乘客”数据集,该数据集记录了1949年至1960年间美国航空公司每月乘客总数。我们可以使用Prophet模型进行拟合[Taylor 和 Letham, 2018](事实上,这个数据集是他们文档中的示例之一),但我们将在PyMC3中构建自己的类似Prophet的模型。这将使我们更容易检查模型的组件并进行先验预测检查(这是贝叶斯工作流程的一个组成部分[Gelman 等人, 2020])。

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我们将研究“航空乘客”数据集,该数据集记录了1949年至1960年间美国航空公司每月乘客总数。我们可以使用Prophet模型进行拟合[Taylor 和 Letham, 2018](事实上,这个数据集是他们文档中的示例之一),但我们将在PyMC3中构建自己的类似Prophet的模型。这将使我们更容易检查模型的组件并进行先验预测检查(这是贝叶斯工作流程的一个组成部分[Gelman 等人, 2020])。

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航空乘客 - 类似Prophet的模型

我们将研究“航空乘客”数据集,该数据集记录了1949年至1960年间美国航空公司每月乘客总数。我们可以使用Prophet模型进行拟合[Taylor 和 Letham, 2018](事实上,这个数据集是他们文档中的示例之一),但我们将在PyMC3中构建自己的类似Prophet的模型。这将使我们更容易检查模型的组件并进行先验预测检查(这是贝叶斯工作流程的一个组成部分[Gelman 等人, 2020])。

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高尔夫推杆的模型构建与扩展

这使用了并紧密遵循Andrew Gelman的案例研究,该研究是用Stan编写的。我们增加了一些新的可视化内容,并避免了使用不恰当的先验分布,但非常感谢他和Stan团队提供的精彩案例研究和软件。

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高尔夫推杆的模型构建与扩展

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这使用了并紧密遵循Andrew Gelman的案例研究,该研究是用Stan编写的。我们增加了一些新的可视化内容,并避免了使用不恰当的先验分布,但非常感谢他和Stan团队提供的精彩案例研究和软件。

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