解释中的帖子

干预分布与do操作符的图突变

PyMC 是开源贝叶斯统计生态系统中的一个关键组件。它每天都在帮助解决跨多个行业和学术研究领域的实际问题。并且它通过易于使用、功能强大且在解决贝叶斯统计推断问题方面具有实际用途而达到了这一实用水平。

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干预分布与do操作符的图突变

PyMC 是开源贝叶斯统计生态系统中的一个关键组件。它每天都在帮助解决跨多个行业和学术研究领域的实际问题。并且它通过易于使用、功能强大且在解决贝叶斯统计推断问题方面具有实际用途而达到了这一实用水平。

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干预分布与do算子的图突变

PyMC 是开源贝叶斯统计生态系统中的一个关键组件。它每天都在帮助解决跨多个行业和学术研究领域的实际问题。并且它通过易于使用、功能强大且在解决贝叶斯统计推断问题方面具有实际用途而达到了这一实用水平。

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干预分布与do操作符的图突变

PyMC 是开源贝叶斯统计生态系统中的一个关键组件。它每天都在帮助解决跨多个行业和学术研究领域的实际问题。并且它通过易于使用、功能强大且在解决贝叶斯统计推断问题方面具有实际用途而达到了这一实用水平。

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使用BART进行分位数回归

通常在进行回归时，我们会为某个分布的条件均值建模。常见的情况包括为连续无界响应的正态分布建模，为计数数据的泊松分布建模等。

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使用BART进行分位数回归

通常在进行回归时，我们会建模某个分布的条件均值。常见的情况包括对连续无界响应使用正态分布，对计数数据使用泊松分布等。

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使用BART进行分位数回归

通常在进行回归时，我们会建模某个分布的条件均值。常见的情况包括对连续无界响应使用正态分布，对计数数据使用泊松分布等。

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使用BART进行分位数回归

通常在进行回归时，我们会为某个分布的条件均值建模。常见的情况包括为连续无界响应的正态分布建模，为计数数据的泊松分布建模等。

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贝叶斯因子与边际似然

比较模型的“贝叶斯方法”是计算每个模型的边际似然 \(p(y \mid M_k)\)，即给定模型\(M_k\)时观测数据\(y\)的概率。这个量，边际似然，只是贝叶斯定理的归一化常数。如果我们写出贝叶斯定理并明确所有推断都是模型依赖的，我们就可以看到这一点。

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贝叶斯因子与边际似然

比较模型的“贝叶斯方法”是计算每个模型的边际似然 \(p(y \mid M_k)\)，即给定模型\(M_k\)时观测数据\(y\)的概率。这个量，边际似然，只是贝叶斯定理的归一化常数。如果我们写出贝叶斯定理并明确所有推断都是模型依赖的，我们就可以看到这一点。

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贝叶斯因子与边际似然

比较模型的“贝叶斯方法”是计算每个模型的边际似然 \(p(y \mid M_k)\)，即给定模型\(M_k\)时观测数据\(y\)的概率。这个量，边际似然，只是贝叶斯定理的归一化常数。如果我们写出贝叶斯定理并明确所有推断都是模型依赖的，我们就可以看到这一点。

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贝叶斯因子与边际似然

比较模型的“贝叶斯方法”是计算每个模型的边际似然 \(p(y \mid M_k)\)，即给定模型\(M_k\)时观测数据\(y\)的概率。这个量，边际似然，只是贝叶斯定理的归一化常数。如果我们写出贝叶斯定理并明确所有推断都是模型依赖的，我们就可以看到这一点。

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近似贝叶斯计算

近似贝叶斯计算方法（也称为似然自由推断方法），是一组为在似然函数难以处理或计算成本高的情况下推断后验分布而开发的技术。这并不意味着似然函数不是分析的一部分，只是我们在近似似然函数，因此得名ABC方法。

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近似贝叶斯计算

近似贝叶斯计算方法（也称为似然自由推断方法），是一组为在似然函数难以处理或计算成本高的情况下推断后验分布而开发的技术。这并不意味着似然函数不是分析的一部分，只是我们在近似似然函数，因此得名ABC方法。

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近似贝叶斯计算

近似贝叶斯计算方法（也称为似然自由推断方法），是一组为在似然函数难以处理或计算成本高的情况下推断后验分布而开发的技术。这并不意味着似然函数不是分析的一部分，只是我们在近似似然函数，因此得名ABC方法。

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近似贝叶斯计算

近似贝叶斯计算方法（也称为似然自由推断方法），是一组为在似然函数难以处理或计算成本高的情况下推断后验分布而开发的技术。这并不意味着似然函数不是分析的一部分，只是我们在近似似然函数，因此得名ABC方法。

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断点回归设计分析

准实验涉及实验干预和定量测量。然而，准实验不涉及将单位（例如细胞、人、公司、学校、州）随机分配到测试组或对照组。这种无法进行随机分配的情况在提出因果关系声明时会带来问题，因为它使得更难论证对照组和测试组之间的任何差异是由于干预而不是由于混杂因素造成的。

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断点回归设计分析

准实验涉及实验干预和定量测量。然而，准实验不涉及将单位（例如细胞、人、公司、学校、州）随机分配到测试组或对照组。这种无法进行随机分配的情况在提出因果关系声明时会带来问题，因为它使得更难论证对照组和测试组之间的任何差异是由于干预而不是由于混杂因素造成的。

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断点回归设计分析

准实验涉及实验干预和定量测量。然而，准实验不涉及将单位（例如细胞、人、公司、学校、州）随机分配到测试组或对照组。这种无法进行随机分配的问题在提出因果关系声明时会带来问题，因为它使得更难论证对照组和测试组之间的任何差异是由于干预而不是由于混杂因素造成的。

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回归不连续设计分析

准实验涉及实验干预和定量测量。然而，准实验不涉及将单位（例如细胞、人、公司、学校、州）随机分配到测试组或对照组。这种无法进行随机分配的情况在提出因果关系声明时会带来问题，因为它使得更难论证对照组和测试组之间的任何差异是由于干预而不是由于混杂因素造成的。

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贝叶斯加性回归树：介绍

贝叶斯加性回归树（BART）是一种非参数回归方法。如果我们有一些协变量\(X\)，并且我们想用它们来建模\(Y\)，一个BART模型（省略先验）可以表示为：

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贝叶斯加性回归树：介绍

贝叶斯加性回归树（BART）是一种非参数回归方法。如果我们有一些协变量\(X\)，并且我们想用它们来建模\(Y\)，一个BART模型（省略先验）可以表示为：

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贝叶斯加性回归树：介绍

贝叶斯加性回归树（BART）是一种非参数回归方法。如果我们有一些协变量\(X\)，并且我们想用它们来建模\(Y\)，一个BART模型（省略先验）可以表示为：

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贝叶斯加性回归树：介绍

贝叶斯加性回归树（BART）是一种非参数回归方法。如果我们有一些协变量\(X\)，并且我们想用它们来建模\(Y\)，一个BART模型（省略先验）可以表示为：

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