标签为
2024年9月21日 - 验证性因子分析和心理测量学中的结构方程模型
2024年9月21日 - 验证性因子分析和心理测量学中的结构方程模型
2024年9月21日 - 心理测量学中的验证性因子分析和结构方程模型
2024年9月21日 - 心理测量学中的验证性因子分析和结构方程模型
2024年7月21日 - 从生成图导出的时间序列模型
2024年7月21日 - 从生成图导出的时间序列模型
2024年7月21日 - 从生成图导出的时间序列模型
2024年7月21日 - 从生成图导出的时间序列模型
2024年1月21日 - 使用HSGPs进行婴儿出生建模
2024年1月21日 - 使用HSGPs进行婴儿出生建模
2024年1月21日 - 使用HSGPs进行婴儿出生建模
2024年1月21日 - 使用HSGPs进行婴儿出生建模
2023年9月21日 - GLM: 负二项回归
2023年9月21日 - GLM: 负二项回归
2023年9月21日 - GLM: 负二项回归
2023年9月21日 - GLM: 负二项回归
2023年4月21日 - 有序分类结果的回归模型
2023年4月21日 - 有序分类结果的回归模型
21 四月 2023 - Regression Models with Ordered Categorical Outcomes
2023年4月21日 - 有序分类结果的回归模型
2022年7月31日 - 使用numpy内核的高斯过程
2022年7月31日 - 使用numpy内核的高斯过程
31 七月 2022 - Gaussian Processes using numpy kernel
2022年7月31日 - 使用numpy核的高斯过程
2022年5月31日 - General API quickstart
2022年5月31日 - General API quickstart
2022年5月31日 - General API quickstart
2022年5月31日 - General API quickstart
2022年3月21日 - 贝叶斯调节分析
21 三月 2022 - Bayesian moderation analysis
2022年3月21日 - 贝叶斯调节分析
2022年3月21日 - 贝叶斯调节分析
2022年2月21日 - Binomial regression
2022年2月21日 - Binomial regression
2022年2月21日 - Binomial regression
2022年2月21日 - 二项回归
2022年1月8日 - 多项式混合的Dirichlet混合
2022年1月8日 - 多项式混合的Dirichlet混合
2022年1月8日 - 多项式混合的Dirichlet混合
2022年1月8日 - 多项分布的Dirichlet混合
2022年1月7日 - 贝叶斯估计取代T检验
2022年1月7日 - 贝叶斯估计取代T检验
2022年1月7日 - 贝叶斯估计取代T检验
2022年1月7日 - 贝叶斯估计取代T检验
2021年9月18日 - 边际高斯混合模型
2021年9月18日 - 边际高斯混合模型
2021年9月18日 - 边际高斯混合模型
2021年9月18日 - 边际高斯混合模型
2021年9月16日 - 用于密度估计的Dirichlet过程混合模型
2021年9月16日 - Dirichlet过程混合用于密度估计
2021年9月16日 - 用于密度估计的Dirichlet过程混合模型
2021年9月16日 - 用于密度估计的Dirichlet过程混合模型
标签为 BART 的帖子
2024年5月21日 - 分类回归
2024年5月21日 - 分类回归
2024年5月21日 - 分类回归
2024年5月21日 - 分类回归
2023年1月25日 - 使用BART进行分位数回归
2023年1月25日 - 使用BART进行分位数回归
2023年1月25日 - 分位数回归与BART
2023年1月25日 - 分位数回归与BART
2023年1月21日 - 使用BART建模异方差性
2023年1月21日 - 使用BART建模异方差性
2023年1月21日 - 使用BART建模异方差性
2023年1月21日 - 使用BART建模异方差性
2021年12月21日 - 贝叶斯加性回归树：介绍
2021年12月21日 - 贝叶斯加性回归树：介绍
2021年12月21日 - 贝叶斯加性回归树：介绍
2021年12月21日 - 贝叶斯加性回归树：介绍
标签为 贝叶斯因子
2023年1月10日 - 贝叶斯因子与边际似然
2023年1月10日 - 贝叶斯因子与边际似然
2023年1月10日 - 贝叶斯因子与边际似然
2023年1月10日 - 贝叶斯因子与边际似然
帖子标签为 贝叶斯工作流程
2022年7月21日 - 反事实推断：计算因COVID-19导致的超额死亡
2022年7月21日 - 反事实推断：计算因COVID-19导致的超额死亡
2022年7月21日 - 反事实推断：计算因COVID-19导致的超额死亡
2022年7月21日 - 反事实推断：计算因COVID-19导致的超额死亡
2022年4月2日 - 高尔夫推杆的模型构建与扩展
2022年4月2日 - 高尔夫推杆的模型构建与扩展
2022年4月2日 - 高尔夫推杆的模型构建与扩展
2022年4月2日 - 高尔夫推杆的模型构建与扩展
标签为 CO2 的帖子
2022年4月21日 - Mauna Loa的二氧化碳高斯过程
2022年4月21日 - Mauna Loa的二氧化碳高斯过程
2022年4月21日 - Mauna Loa的CO2高斯过程
2022年4月21日 - Mauna Loa的二氧化碳高斯过程
Posts tagged DEMetropolis
2023年1月18日 - DEMetropolis 和 DEMetropolis(Z) 算法比较
2023年1月18日 - DEMetropolis 和 DEMetropolis(Z) 算法比较
标签为 DEMetropolis(Z) 的帖子
2023年1月18日 - DEMetropolis(Z) 采样器调优
2023年1月18日 - DEMetropolis(Z) 采样器调优
2023年1月18日 - DEMetropolis(Z) 采样器调优
2023年1月18日 - DEMetropolis(Z) 采样器调优
标签为 JAX 的帖子
2023年7月11日 - 使用JAX和Numba进行更快的采样
2023年7月11日 - 使用JAX和Numba进行更快的采样
2023年7月11日 - 使用JAX和Numba进行更快的采样
2023年7月11日 - 使用JAX和Numba进行更快的采样
2022年3月24日 - 如何将JAX函数包装以便在PyMC中使用
2022年3月24日 - 如何将JAX函数包装以便在PyMC中使用
2022年3月24日 - 如何将JAX函数包装以便在PyMC中使用
2022年3月24日 - 如何在PyMC中使用JAX函数
标签为 ODE 的帖子
2023年1月16日 - 使用贝叶斯推理的ODE Lotka-Volterra多方法
2023年1月16日 - 使用多种方法进行贝叶斯推断的ODE Lotka-Volterra
2023年1月16日 - 使用多种方法进行贝叶斯推断的ODE Lotka-Volterra
2023年1月16日 - 使用多种方法进行贝叶斯推断的ODE Lotka-Volterra
标签为 PyTensor 的帖子
2023年1月16日 - 使用贝叶斯推理的ODE Lotka-Volterra多方法
2023年1月16日 - 使用多种方法进行贝叶斯推断的ODE Lotka-Volterra模型
2023年1月16日 - 使用多种方法进行贝叶斯推断的ODE Lotka-Volterra模型
2023年1月16日 - 使用多种方法进行贝叶斯推断的ODE Lotka-Volterra模型
2022年8月5日 - 使用PyMC将强化学习模型拟合到行为数据
2022年8月5日 - 使用PyMC将强化学习模型拟合到行为数据
2022年8月5日 - 使用PyMC将强化学习模型拟合到行为数据
2022年8月5日 - 使用PyMC将强化学习模型拟合到行为数据
2022年8月2日 - 如何调试模型
2022年8月2日 - 如何调试模型
2022年8月2日 - 如何调试模型
2022年8月2日 - 如何调试模型
2022年3月24日 - 如何将JAX函数包装以便在PyMC中使用
2022年3月24日 - 如何将JAX函数包装以便在PyMC中使用
2022年3月24日 - 如何将JAX函数包装以便在PyMC中使用
2022年3月24日 - 如何在PyMC中使用JAX函数
2021年12月16日 - 使用“黑箱”似然函数
2021年12月16日 - 使用“黑箱”似然函数
2021年12月16日 - 使用“黑箱”似然函数
2021年12月16日 - 使用“黑箱”似然函数
帖子标签为 强化学习
2022年8月5日 - 使用PyMC将强化学习模型拟合到行为数据
2022年8月5日 - 使用PyMC将强化学习模型拟合到行为数据
2022年8月5日 - 使用PyMC将强化学习模型拟合到行为数据
2022年8月5日 - 使用PyMC将强化学习模型拟合到行为数据
标签为 SMC 的帖子
2022年5月31日 - 近似贝叶斯计算
2022年5月31日 - 近似贝叶斯计算
2022年5月31日 - 近似贝叶斯计算
2022年5月31日 - 近似贝叶斯计算
2021年10月19日 - Sequential Monte Carlo
2021年10月19日 - Sequential Monte Carlo
2021年10月19日 - Sequential Monte Carlo
2021年10月19日 - 顺序蒙特卡罗
标签为 辛普森悖论 的帖子
2024年9月21日 - Simpson悖论
2024年9月21日 - Simpson’s paradox
2024年9月21日 - Simpson悖论
2024年9月21日 - Simpson悖论
文章标签 ab test
2021年5月23日 - Introduction to Bayesian A/B Testing
2021年5月23日 - Introduction to Bayesian A/B Testing
2021年5月23日 - 贝叶斯A/B测试简介
2021年5月23日 - 贝叶斯A/B测试简介
标签为 autoregressive 的帖子
2024年8月24日 - 冈比亚的疟疾流行情况
2024年8月24日 - 冈比亚的疟疾流行情况
2024年8月24日 - 冈比亚的疟疾流行情况
2024年8月24日 - 冈比亚的疟疾流行情况
2023年8月18日 - 空间数据的Besag-York-Mollie模型
2023年8月18日 - 空间数据的Besag-York-Mollie模型
2023年8月18日 - 空间数据的Besag-York-Mollie模型
2023年8月18日 - 空间数据的Besag-York-Mollie模型
2023年1月7日 - Analysis of An AR(1) Model in PyMC
2023年1月7日 - Analysis of An AR(1) Model in PyMC
2023年1月7日 - 在PyMC中分析AR(1)模型
2023年1月7日 - 在PyMC中分析AR(1)模型
2022年10月20日 - 使用结构化AR时间序列进行预测
2022年10月20日 - 使用结构自回归时间序列进行预测
2022年10月20日 - 使用结构化AR时间序列进行预测
2022年10月20日 - 使用结构化AR时间序列进行预测
2022年7月29日 - 空间数据的条件自回归（CAR）模型
2022年7月29日 - 空间数据的条件自回归（CAR）模型
2022年7月29日 - 空间数据的条件自回归（CAR）模型
2022年7月29日 - 空间数据的条件自回归（CAR）模型
标签为 bart 的帖子
2024年1月21日 - 贝叶斯非参数因果推断
2024年1月21日 - 贝叶斯非参数因果推断
2024年1月21日 - 贝叶斯非参数因果推断
2024年1月21日 - 贝叶斯非参数因果推断
文章标签 贝叶斯插补
2023年2月21日 - 贝叶斯缺失数据插补
2023年2月21日 - 贝叶斯缺失数据插补
2023年2月21日 - 贝叶斯缺失数据插补
2023年2月21日 - 贝叶斯缺失数据插补
标签为 贝叶斯结构时间序列
2022年10月20日 - 使用结构自回归时间序列进行预测
2022年10月20日 - 使用结构化AR时间序列进行预测
2022年10月20日 - 使用结构化AR时间序列进行预测
2022年10月20日 - 使用结构化AR时间序列进行预测
标签为 分箱数据
2021年10月23日 - 从尴尬的分箱数据中估计分布的参数
2021年10月23日 - 从尴尬的分箱数据中估计分布的参数
2021年10月23日 - 从尴尬的分箱数据中估计分布的参数
2021年10月23日 - 从尴尬的分箱数据中估计分布的参数
文章标签 二项回归
2022年2月21日 - Binomial regression
2022年2月21日 - Binomial regression
2022年2月21日 - Binomial regression
2022年2月21日 - 二项回归
文章标签 校准
2023年1月21日 - 可靠性统计与预测校准
2023年1月21日 - 可靠性统计与预测校准
2023年1月21日 - 可靠性统计与预测校准
2023年1月21日 - 可靠性统计与预测校准
标签为 案例研究 的帖子
2022年10月24日 - 多层次建模的贝叶斯方法入门
2022年10月24日 - 多层次建模的贝叶斯方法入门
2022年10月24日 - 多层次建模的贝叶斯方法入门
2022年10月24日 - 多层次建模的贝叶斯方法入门
2022年7月21日 - 反事实推断：计算因COVID-19导致的超额死亡
2022年7月21日 - 反事实推断：计算因COVID-19导致的超额死亡
2022年7月21日 - 反事实推断：计算因COVID-19导致的超额死亡
2022年7月21日 - 反事实推断：计算因COVID-19导致的超额死亡
2022年6月17日 - 随机波动率模型
2022年6月17日 - 随机波动率模型
2022年6月3日 - 概率矩阵分解用于个性化推荐
2022年6月3日 - 概率矩阵分解用于个性化推荐
2022年6月3日 - 概率矩阵分解用于个性化推荐
2022年6月3日 - 概率矩阵分解用于个性化推荐
2022年4月17日 - NBA Foul Analysis with Item Response Theory
2022年4月17日 - NBA Foul Analysis with Item Response Theory
2022年4月17日 - NBA Foul Analysis with Item Response Theory
2022年4月17日 - NBA Foul Analysis with Item Response Theory
2021年10月23日 - 从尴尬的分箱数据中估计分布的参数
2021年10月23日 - 从尴尬的分箱数据中估计分布的参数
2021年10月23日 - 从尴尬的分箱数据中估计分布的参数
2021年10月23日 - 从尴尬的分箱数据中估计分布的参数
2021年5月23日 - Introduction to Bayesian A/B Testing
2021年5月23日 - Introduction to Bayesian A/B Testing
2021年5月23日 - 贝叶斯A/B测试简介
2021年5月23日 - 贝叶斯A/B测试简介
文章标签 分类回归
2023年6月21日 - 离散选择和随机效用模型
2023年6月21日 - 离散选择和随机效用模型
2023年6月21日 - 离散选择和随机效用模型
2023年6月21日 - 离散选择和随机效用模型
Posts tagged causal impact
2022年10月21日 - 中断时间序列分析
2022年10月21日 - 中断时间序列分析
2022年10月21日 - 中断时间序列分析
2022年10月21日 - 中断时间序列分析
2022年7月21日 - 反事实推断：计算因COVID-19导致的超额死亡
2022年7月21日 - 反事实推断：计算因COVID-19导致的超额死亡
2022年7月21日 - 反事实推断：计算因COVID-19导致的超额死亡
2022年7月21日 - 反事实推断：计算因COVID-19导致的超额死亡
帖子标签为 因果推断
2024年9月21日 - Simpson悖论
2024年9月21日 - Simpson’s paradox
2024年9月21日 - Simpson悖论
2024年9月21日 - Simpson悖论
2023年7月21日 - 干预分布与使用do-operator的图突变
2023年7月21日 - 干预分布与使用do操作符的图突变
2023年7月21日 - 干预分布与使用do-operator的图突变
2023年7月21日 - 干预分布与使用do-operator的图突变
2022年10月21日 - 中断时间序列分析
2022年10月21日 - 中断时间序列分析
2022年10月21日 - 中断时间序列分析
2022年10月21日 - 中断时间序列分析
2022年9月21日 - Difference in differences
2022年9月21日 - Difference in differences
2022年9月21日 - Difference in differences
2022年9月21日 - Difference in differences
2022年7月21日 - 反事实推断：计算因COVID-19导致的超额死亡
2022年7月21日 - 反事实推断：计算因COVID-19导致的超额死亡
2022年7月21日 - 反事实推断：计算因COVID-19导致的超额死亡
2022年7月21日 - 反事实推断：计算因COVID-19导致的超额死亡
2022年4月21日 - Regression discontinuity design analysis
2022年4月21日 - 断点回归设计分析
2022年4月21日 - 断点回归设计分析
2022年4月21日 - 回归不连续性设计分析
Posts tagged censored
2023年1月21日 - 可靠性统计与预测校准
2023年1月21日 - 可靠性统计与预测校准
2023年1月21日 - 可靠性统计与预测校准
2023年1月21日 - 可靠性统计与预测校准
2023年1月17日 - 重新参数化Weibull加速失效时间模型
2023年1月17日 - 重新参数化Weibull加速失效时间模型
2023年1月17日 - 重新参数化Weibull加速失效时间模型
2023年1月17日 - 重新参数化Weibull加速失效时间模型
2023年1月17日 - 贝叶斯生存分析
2023年1月17日 - 贝叶斯生存分析
2023年1月17日 - 贝叶斯生存分析
2023年1月17日 - 贝叶斯生存分析
2022年9月21日 - 带有截断或删失数据的贝叶斯回归
2022年9月21日 - 带有截断或删失数据的贝叶斯回归
2022年9月21日 - 带有截断或删失数据的贝叶斯回归
2022年9月21日 - 带有截断或删失数据的贝叶斯回归
2022年5月21日 - Censored Data Models
21 五月 2022 - Censored Data Models
2022年5月21日 - Censored Data Models
2022年5月21日 - Censored Data Models
标签为 cfa 的帖子
2024年9月21日 - 验证性因子分析和心理测量学中的结构方程模型
2024年9月21日 - 验证性因子分析和心理测量学中的结构方程模型
2024年9月21日 - 验证性因子分析和心理测量学中的结构方程模型
2024年9月21日 - 心理测量学中的验证性因子分析和结构方程模型
标签为 分类
2022年4月21日 - Gaussian Mixture Model
2022年4月21日 - Gaussian Mixture Model
2022年4月21日 - Gaussian Mixture Model
2022年4月21日 - 高斯混合模型
帖子标签为 竞争风险
2023年11月21日 - 脆弱性与生存回归模型
2023年11月21日 - 脆弱性与生存回归模型
2023年11月21日 - 脆弱性与生存回归模型
2023年11月21日 - 脆弱性与生存回归模型
标签为 copula 的帖子
2023年12月21日 - 贝叶斯Copula估计：描述相关联合分布
2023年12月21日 - 贝叶斯Copula估计：描述相关联合分布
2023年12月21日 - 贝叶斯Copula估计：描述相关联合分布
2023年12月21日 - 贝叶斯copula估计：描述相关的联合分布
帖子标记为 计数数据
2024年8月24日 - 冈比亚的疟疾流行情况
2024年8月24日 - 冈比亚的疟疾流行情况
2024年8月24日 - 冈比亚的疟疾流行情况
2024年8月24日 - 冈比亚的疟疾流行情况
2023年8月18日 - 空间数据的Besag-York-Mollie模型
2023年8月18日 - 空间数据的Besag-York-Mollie模型
2023年8月18日 - 空间数据的Besag-York-Mollie模型
2023年8月18日 - 空间数据的Besag-York-Mollie模型
2022年7月29日 - 空间数据的条件自回归（CAR）模型
2022年7月29日 - 空间数据的条件自回归（CAR）模型
2022年7月29日 - 空间数据的条件自回归（CAR）模型
2022年7月29日 - 空间数据的条件自回归（CAR）模型
2022年5月31日 - 使用带标记的对数高斯Cox过程建模空间点模式
2022年5月31日 - 使用带标记的对数高斯Cox过程建模空间点模式
2022年5月31日 - 使用带标记的对数高斯Cox过程建模空间点模式
2022年5月31日 - 使用带标记的对数高斯Cox过程建模空间点模式
标签为 反事实
2022年10月21日 - 中断时间序列分析
2022年10月21日 - 中断时间序列分析
2022年10月21日 - 中断时间序列分析
2022年10月21日 - 中断时间序列分析
2022年9月21日 - Difference in differences
2022年9月21日 - Difference in differences
2022年9月21日 - Difference in differences
2022年9月21日 - Difference in differences
2022年7月21日 - 反事实推断：计算因COVID-19导致的超额死亡
2022年7月21日 - 反事实推断：计算因COVID-19导致的超额死亡
2022年7月21日 - 反事实推断：计算因COVID-19导致的超额死亡
2022年7月21日 - 反事实推断：计算因COVID-19导致的超额死亡
2022年4月21日 - Regression discontinuity design analysis
2022年4月21日 - 断点回归设计分析
2022年4月21日 - 断点回归设计分析
2022年4月21日 - 回归不连续性设计分析
标签为 cox 过程
2022年5月31日 - 使用带标记的对数高斯Cox过程建模空间点模式
2022年5月31日 - 使用带标记的对数高斯Cox过程建模空间点模式
2022年5月31日 - 使用带标记的对数高斯Cox过程建模空间点模式
2022年5月31日 - 使用带标记的对数高斯Cox过程建模空间点模式
文章标签 debiased machine learning
2024年1月21日 - 贝叶斯非参数因果推断
2024年1月21日 - 贝叶斯非参数因果推断
2024年1月21日 - 贝叶斯非参数因果推断
2024年1月21日 - 贝叶斯非参数因果推断
标签为 deployment 的帖子
2023年2月22日 - 使用 ModelBuilder 类部署 PyMC 模型
2023年2月22日 - 使用 ModelBuilder 类部署 PyMC 模型
2023年2月22日 - 使用 ModelBuilder 类部署 PyMC 模型
2023年2月22日 - 使用 ModelBuilder 类部署 PyMC 模型
标签为 诊断 的帖子
2022年5月31日 - 采样器统计
2022年5月31日 - 采样器统计
2022年5月31日 - 采样器统计
2022年5月31日 - 采样器统计
2018年2月21日 - 诊断偏差推理与分歧
2018年2月21日 - 诊断偏差推理与分歧
2018年2月21日 - 诊断带有偏差的推断与分歧
2018年2月21日 - 诊断偏差推理与分歧
帖子标签为 双重差分
2022年9月21日 - Difference in differences
2022年9月21日 - Difference in differences
2022年9月21日 - Difference in differences
2022年9月21日 - Difference in differences
标签为 离散选择
2023年6月21日 - 离散选择和随机效用模型
2023年6月21日 - 离散选择和随机效用模型
2023年6月21日 - 离散选择和随机效用模型
2023年6月21日 - 离散选择和随机效用模型
标签为 do-operator 的帖子
2023年7月21日 - 干预分布与使用do-operator的图突变
2023年7月21日 - 干预分布与使用do操作符的图突变
2023年7月21日 - 干预分布与使用do-operator的图突变
2023年7月21日 - 干预分布与使用do-operator的图突变
标签为 forecasting 的帖子
2022年10月21日 - 中断时间序列分析
2022年10月21日 - 中断时间序列分析
2022年10月21日 - 中断时间序列分析
2022年10月21日 - 中断时间序列分析
2022年10月20日 - 使用结构化AR时间序列进行预测
2022年10月20日 - 使用结构化AR时间序列进行预测
2022年10月20日 - 使用结构化AR时间序列进行预测
2022年10月20日 - 使用结构化AR时间序列进行预测
2022年7月21日 - 反事实推断：计算因COVID-19导致的超额死亡
2022年7月21日 - 反事实推断：计算因COVID-19导致的超额死亡
2022年7月21日 - 反事实推断：计算因COVID-19导致的超额死亡
2022年7月21日 - 反事实推断：计算因COVID-19导致的超额死亡
标签为 脆弱模型
2023年11月21日 - 脆弱性与生存回归模型
2023年11月21日 - 脆弱性与生存回归模型
2023年11月21日 - 脆弱性与生存回归模型
2023年11月21日 - 脆弱性与生存回归模型
标签为 高斯过程
2022年10月21日 - 多输出高斯过程：使用哈达玛积的核心区域化模型
2022年10月21日 - 多输出高斯过程：使用哈达玛积的核心区域化模型
2022年10月21日 - 多输出高斯过程：使用哈达玛积的核心区域化模型
2022年10月21日 - 多输出高斯过程：使用哈达玛积的核心区域化模型
2022年10月21日 - Kronecker Structured Covariances
2022年10月21日 - Kronecker Structured Covariances
2022年10月21日 - Kronecker Structured Covariances
2022年10月21日 - Kronecker Structured Covariances
2022年7月31日 - 使用numpy内核的高斯过程
2022年7月31日 - 使用numpy内核的高斯过程
2022年7月31日 - 使用numpy内核的高斯过程
2022年7月31日 - 使用numpy核的高斯过程
2022年4月21日 - Mauna Loa的二氧化碳高斯过程
2022年4月21日 - Mauna Loa的二氧化碳高斯过程
2022年4月21日 - Mauna Loa的CO2高斯过程
2022年4月21日 - Mauna Loa的二氧化碳高斯过程
2022年3月22日 - 均值和协方差函数
2022年3月22日 - 均值和协方差函数
2022年3月22日 - 均值和协方差函数
2022年3月22日 - 均值和协方差函数
标签为 高斯过程
2024年6月28日 - 高斯过程：HSGP高级用法
2024年6月28日 - 高斯过程：HSGP高级用法
2024年6月28日 - 高斯过程：HSGP高级用法
2024年6月28日 - 高斯过程：HSGP高级用法
2024年6月10日 - 高斯过程：HSGP参考与第一步
2024年6月10日 - 高斯过程：HSGP参考与第一步
2024年6月10日 - 高斯过程：HSGP参考与第一步
2024年6月10日 - 高斯过程：HSGP参考与第一步
2024年1月21日 - 使用HSGPs进行婴儿出生建模
2024年1月21日 - 使用HSGPs进行婴儿出生建模
2024年1月21日 - 使用HSGPs进行婴儿出生建模
2024年1月21日 - 使用HSGPs进行婴儿出生建模
2023年6月6日 - 高斯过程：潜在变量实现
2023年6月6日 - 高斯过程：潜在变量实现
2023年6月6日 - 高斯过程：潜在变量实现
2023年6月6日 - 高斯过程：潜在变量实现
2023年6月4日 - 边际似然实现
2023年6月4日 - 边际似然实现
2023年6月4日 - 边际似然实现
2023年6月4日 - 边际似然实现
标签为 广义线性模型 的帖子
2023年12月21日 - Out-Of-Sample Predictions
2023年12月21日 - 样本外预测
2023年12月21日 - Out-Of-Sample Predictions
2023年12月21日 - 样本外预测
2023年9月21日 - GLM: 负二项回归
2023年9月21日 - GLM: 负二项回归
2023年9月21日 - GLM: 负二项回归
2023年9月21日 - GLM: 负二项回归
2023年6月21日 - 离散选择和随机效用模型
2023年6月21日 - 离散选择和随机效用模型
2023年6月21日 - 离散选择和随机效用模型
2023年6月21日 - 离散选择和随机效用模型
2023年4月21日 - 有序分类结果的回归模型
2023年4月21日 - 有序分类结果的回归模型
2023年4月21日 - 有序分类结果的回归模型
2023年4月21日 - 有序分类结果的回归模型
2023年1月28日 - 滚动回归
2023年1月28日 - 滚动回归
2023年1月28日 - 滚动回归
2023年1月28日 - 滚动回归
2023年1月10日 - 分层二项模型：大鼠肿瘤示例
2023年1月10日 - 分层二项模型：大鼠肿瘤示例
2023年1月10日 - 分层二项模型：大鼠肿瘤示例
2023年1月10日 - 分层二项模型：大鼠肿瘤示例
2022年10月24日 - 多层次建模的贝叶斯方法入门
2022年10月24日 - 多层次建模的贝叶斯方法入门
2022年10月24日 - 多层次建模的贝叶斯方法入门
2022年10月24日 - 多层次建模的贝叶斯方法入门
2022年9月21日 - 带有截断或删失数据的贝叶斯回归
2022年9月21日 - 带有截断或删失数据的贝叶斯回归
2022年9月21日 - 带有截断或删失数据的贝叶斯回归
2022年9月21日 - 带有截断或删失数据的贝叶斯回归
2022年4月17日 - NBA Foul Analysis with Item Response Theory
2022年4月17日 - NBA Foul Analysis with Item Response Theory
2022年4月17日 - NBA Foul Analysis with Item Response Theory
2022年4月17日 - NBA Foul Analysis with Item Response Theory
2022年2月21日 - Binomial regression
2022年2月21日 - Binomial regression
2022年2月21日 - Binomial regression
2022年2月21日 - 二项回归
2022年1月8日 - GLM: 模型选择
2022年1月8日 - GLM: 模型选择
2022年1月8日 - GLM: 模型选择
2022年1月8日 - GLM: 模型选择
2021年9月23日 - GLM: 分层回归模型上的小批量ADVI
2021年9月23日 - GLM: 分层回归模型上的小批量ADVI
帖子标签为 无梯度推断
2023年1月18日 - DEMetropolis(Z) 采样器调优
2023年1月18日 - DEMetropolis(Z) 采样器调优
2023年1月18日 - DEMetropolis(Z) 采样器调优
2023年1月18日 - DEMetropolis(Z) 采样器调优
2023年1月18日 - DEMetropolis 和 DEMetropolis(Z) 算法比较
2023年1月18日 - DEMetropolis 和 DEMetropolis(Z) 算法比较
2023年1月18日 - DEMetropolis 和 DEMetropolis(Z) 算法比较
2023年1月18日 - DEMetropolis 和 DEMetropolis(Z) 算法比较
2023年1月16日 - 使用贝叶斯推理的ODE Lotka-Volterra多方法
2023年1月16日 - 使用多种方法进行贝叶斯推断的ODE Lotka-Volterra
2023年1月16日 - 使用多种方法进行贝叶斯推断的ODE Lotka-Volterra模型
2023年1月16日 - 使用多种方法进行贝叶斯推断的ODE Lotka-Volterra
文章标签 graph mutation
2023年7月21日 - 干预分布与使用do-operator的图突变
2023年7月21日 - 干预分布与使用do操作符的图突变
2023年7月21日 - 干预分布与使用do-operator的图突变
2023年7月21日 - 干预分布与使用do-operator的图突变
标签为 隐马尔可夫模型 的帖子
2022年3月24日 - 如何将JAX函数包装以便在PyMC中使用
2022年3月24日 - 如何将JAX函数包装以便在PyMC中使用
2022年3月24日 - 如何将JAX函数包装以便在PyMC中使用
2022年3月24日 - 如何在PyMC中使用JAX函数
帖子标签为 hierarchical
2023年4月21日 - 变化的纵向模型
2023年4月21日 - 变化的长度模型
2023年2月21日 - 贝叶斯缺失数据插补
2023年2月21日 - 贝叶斯缺失数据插补
2023年2月21日 - 贝叶斯缺失数据插补
2023年2月21日 - 贝叶斯缺失数据插补
帖子标签为 层次模型
2024年9月21日 - Simpson悖论
2024年9月21日 - Simpson’s paradox
2024年9月21日 - Simpson悖论
2024年9月21日 - Simpson悖论
2023年7月11日 - 使用JAX和Numba进行更快的采样
2023年7月11日 - 使用JAX和Numba进行更快的采样
2023年7月11日 - 使用JAX和Numba进行更快的采样
2023年7月11日 - 使用JAX和Numba进行更快的采样
2023年1月28日 - 分层部分池化
2023年1月28日 - 分层部分池化
2023年1月28日 - 分层部分池化
2023年1月28日 - 分层部分池化
2023年1月10日 - 分层二项模型：大鼠肿瘤示例
2023年1月10日 - 分层二项模型：大鼠肿瘤示例
2023年1月10日 - 分层二项模型：大鼠肿瘤示例
2023年1月10日 - 分层二项模型：大鼠肿瘤示例
2022年11月21日 - 贝叶斯向量自回归模型
2022年11月21日 - 贝叶斯向量自回归模型
2022年11月21日 - 贝叶斯向量自回归模型
2022年11月21日 - 贝叶斯向量自回归模型
2022年10月24日 - 多层次建模的贝叶斯方法入门
2022年10月24日 - 多层次建模的贝叶斯方法入门
2022年10月24日 - 多层次建模的贝叶斯方法入门
2022年10月24日 - 多层次建模的贝叶斯方法入门
2022年4月17日 - NBA Foul Analysis with Item Response Theory
2022年4月17日 - NBA Foul Analysis with Item Response Theory
2022年4月17日 - NBA Foul Analysis with Item Response Theory
2022年4月17日 - NBA Foul Analysis with Item Response Theory
2022年3月19日 - 橄榄球预测的分层模型
2022年3月19日 - 橄榄球预测的分层模型
2022年3月19日 - 橄榄球预测的分层模型
2022年3月19日 - 橄榄球预测的分层模型
2021年9月23日 - GLM: 分层回归模型上的小批量ADVI
2021年9月23日 - GLM: 分层回归模型上的小批量ADVI
2018年2月21日 - 诊断偏差推理与分歧
2018年2月21日 - 诊断偏差推理与分歧
2018年2月21日 - 诊断带有偏差的推断与分歧
2018年2月21日 - 诊断偏差推理与分歧
帖子标签为 希尔伯特空间近似
2024年1月21日 - 使用HSGPs进行婴儿出生建模
2024年1月21日 - 使用HSGPs进行婴儿出生建模
2024年1月21日 - 使用HSGPs进行婴儿出生建模
2024年1月21日 - 使用HSGPs进行婴儿出生建模
帖子标签为 假设检验
2022年1月7日 - 贝叶斯估计取代T检验
2022年1月7日 - 贝叶斯估计取代T检验
2022年1月7日 - 贝叶斯估计取代t检验
2022年1月7日 - 贝叶斯估计取代T检验
文章标签 潜在高斯过程
2022年5月31日 - 使用带标记的对数高斯Cox过程建模空间点模式
2022年5月31日 - 使用带标记的对数高斯Cox过程建模空间点模式
2022年5月31日 - 使用带标记的对数高斯Cox过程建模空间点模式
2022年5月31日 - 使用带标记的对数高斯Cox过程建模空间点模式
帖子标签为 线性模型
2024年9月21日 - Simpson悖论
2024年9月21日 - Simpson’s paradox
2024年9月21日 - Simpson悖论
2024年9月21日 - Simpson悖论
2023年2月2日 - 多元高斯随机游走
2023年2月2日 - 多元高斯随机游走
2023年2月2日 - 多元高斯随机游走
2023年2月2日 - 多元高斯随机游走
2023年1月10日 - GLM: 稳健线性回归
2023年1月10日 - GLM: 稳健线性回归
2023年1月10日 - GLM: 稳健线性回归
2023年1月10日 - GLM: 稳健线性回归
标签为 logistic regression 的帖子
2023年12月21日 - Out-Of-Sample Predictions
2023年12月21日 - 样本外预测
2023年12月21日 - Out-Of-Sample Predictions
2023年12月21日 - 样本外预测
标签为 矩阵分解 的帖子
2022年6月3日 - 概率矩阵分解用于个性化推荐
2022年6月3日 - 概率矩阵分解用于个性化推荐
2022年6月3日 - 概率矩阵分解用于个性化推荐
2022年6月3日 - 概率矩阵分解用于个性化推荐
2022年3月19日 - 因子分析
2022年3月19日 - 因子分析
2022年3月19日 - 因子分析
2022年3月19日 - 因子分析
文章标签 mediation
2024年1月21日 - 贝叶斯非参数因果推断
2024年1月21日 - 贝叶斯非参数因果推断
2024年1月21日 - 贝叶斯非参数因果推断
2024年1月21日 - 贝叶斯非参数因果推断
2022年2月21日 - 贝叶斯中介分析
2022年2月21日 - 贝叶斯中介分析
2022年2月21日 - 贝叶斯中介分析
2022年2月21日 - 贝叶斯中介分析
帖子标签为 缺失数据
2023年2月21日 - 贝叶斯缺失数据插补
2023年2月21日 - 贝叶斯缺失数据插补
2023年2月21日 - 贝叶斯缺失数据插补
2023年2月21日 - 贝叶斯缺失数据插补
帖子标签为 混合模型
2024年1月20日 - 自动边缘化离散变量
2024年1月20日 - 自动边缘化离散变量
2024年1月20日 - 自动边缘化离散变量
2024年1月20日 - 自动边缘化离散变量
2022年4月21日 - Gaussian Mixture Model
2022年4月21日 - Gaussian Mixture Model
2022年4月21日 - Gaussian Mixture Model
2022年4月21日 - 高斯混合模型
2022年1月8日 - 多项式混合的Dirichlet混合
2022年1月8日 - 多项式混合的Dirichlet混合
2022年1月8日 - 多项式混合的Dirichlet混合
2022年1月8日 - 多项分布的Dirichlet混合
2021年9月18日 - 边际高斯混合模型
2021年9月18日 - 边际高斯混合模型
2021年9月18日 - 边际高斯混合模型
2021年9月18日 - 边际高斯混合模型
2021年9月16日 - 用于密度估计的Dirichlet过程混合模型
2021年9月16日 - Dirichlet过程混合用于密度估计
2021年9月16日 - 用于密度估计的Dirichlet过程混合模型
2021年9月16日 - 用于密度估计的Dirichlet过程混合模型
帖子标签为 模型比较
2024年8月21日 - 模型平均
2024年8月21日 - 模型平均
2024年8月21日 - 模型平均
2024年8月21日 - 模型平均
2023年11月21日 - 脆弱性与生存回归模型
2023年11月21日 - 脆弱性与生存回归模型
2023年11月21日 - 脆弱性与生存回归模型
2023年11月21日 - 脆弱性与生存回归模型
2023年1月10日 - 贝叶斯因子与边际似然
2023年1月10日 - 贝叶斯因子与边际似然
2023年1月10日 - 贝叶斯因子与边际似然
2023年1月10日 - 贝叶斯因子与边际似然
2022年1月8日 - GLM: 模型选择
2022年1月8日 - GLM: 模型选择
2022年1月8日 - GLM: 模型选择
2022年1月8日 - GLM: 模型选择
2022年1月7日 - 贝叶斯估计取代T检验
2022年1月7日 - 贝叶斯估计取代T检验
2022年1月7日 - 贝叶斯估计取代t检验
2022年1月7日 - 贝叶斯估计取代T检验
帖子标签为 模型扩展
2023年6月21日 - 离散选择和随机效用模型
2023年6月21日 - 离散选择和随机效用模型
2023年6月21日 - 离散选择和随机效用模型
2023年6月21日 - 离散选择和随机效用模型
2022年4月2日 - 高尔夫推杆的模型构建与扩展
2022年4月2日 - 高尔夫推杆的模型构建与扩展
2022年4月2日 - 高尔夫推杆的模型构建与扩展
2022年4月2日 - 高尔夫推杆的模型构建与扩展
标签为 多输出
2022年10月21日 - 多输出高斯过程：使用哈达玛积的核心区域化模型
2022年10月21日 - 多输出高斯过程：使用哈达玛积的核心区域化模型
2022年10月21日 - 多输出高斯过程：使用哈达玛积的核心区域化模型
2022年10月21日 - 多输出高斯过程：使用哈达玛积的核心区域化模型
标签为 负二项回归 的帖子
2023年9月21日 - GLM: 负二项回归
2023年9月21日 - GLM: 负二项回归
2023年9月21日 - GLM: 负二项回归
2023年9月21日 - GLM: 负二项回归
文章标签 非参数
2023年1月25日 - 使用BART进行分位数回归
2023年1月25日 - 使用BART进行分位数回归
2023年1月25日 - 分位数回归与BART
2023年1月25日 - 使用BART进行分位数回归
2021年12月21日 - 贝叶斯加性回归树：介绍
2021年12月21日 - 贝叶斯加性回归树：介绍
2021年12月21日 - 贝叶斯加性回归树：介绍
2021年12月21日 - 贝叶斯加性回归树：介绍
标签为 非参数
2022年5月31日 - 使用带标记的对数高斯Cox过程建模空间点模式
2022年5月31日 - 使用带标记的对数高斯Cox过程建模空间点模式
2022年5月31日 - 使用带标记的对数高斯Cox过程建模空间点模式
2022年5月31日 - 使用带标记的对数高斯Cox过程建模空间点模式
标签为 numba 的帖子
2023年7月11日 - 使用JAX和Numba进行更快的采样
2023年7月11日 - 使用JAX和Numba进行更快的采样
2023年7月11日 - 使用JAX和Numba进行更快的采样
2023年7月11日 - 使用JAX和Numba进行更快的采样
标签为 ordinal regression
2023年4月21日 - 有序分类结果的回归模型
2023年4月21日 - 有序分类结果的回归模型
2023年4月21日 - 有序分类结果的回归模型
2023年4月21日 - 有序分类结果的回归模型
文章标签 样本外预测
2023年12月21日 - Out-Of-Sample Predictions
2023年12月21日 - 样本外预测
2023年12月21日 - Out-Of-Sample Predictions
2023年12月21日 - 样本外预测
标签为 outliers 的帖子
2021年11月17日 - GLM: 使用自定义似然进行异常值分类的稳健回归
2021年11月17日 - GLM: 使用自定义似然进行异常值分类的稳健回归
2021年11月17日 - GLM: 使用自定义似然进行异常值分类的稳健回归
2021年11月17日 - GLM: 使用自定义似然进行异常值分类的稳健回归
文章标签 面板数据
2022年9月21日 - Difference in differences
2022年9月21日 - Difference in differences
2022年9月21日 - Difference in differences
2022年9月21日 - Difference in differences
帖子标签为 参数估计
2023年12月21日 - 贝叶斯Copula估计：描述相关联合分布
2023年12月21日 - 贝叶斯Copula估计：描述相关联合分布
2023年12月21日 - 贝叶斯Copula估计：描述相关联合分布
2023年12月21日 - 贝叶斯copula估计：描述相关的联合分布
2021年10月23日 - 从尴尬的分箱数据中估计分布的参数
2021年10月23日 - 从尴尬的分箱数据中估计分布的参数
2021年10月23日 - 从尴尬的分箱数据中估计分布的参数
2021年10月23日 - 从尴尬的分箱数据中估计分布的参数
标签为 路径分析 的帖子
2022年3月21日 - 贝叶斯调节分析
2022年3月21日 - 贝叶斯调节分析
2022年3月21日 - 贝叶斯调节分析
2022年3月21日 - 贝叶斯调节分析
2022年2月21日 - 贝叶斯中介分析
2022年2月21日 - 贝叶斯中介分析
2022年2月21日 - 贝叶斯中介分析
2022年2月21日 - 贝叶斯中介分析
标签为 patsy 的帖子
2023年12月21日 - Out-Of-Sample Predictions
2023年12月21日 - 样本外预测
2023年12月21日 - Out-Of-Sample Predictions
2023年12月21日 - 样本外预测
2022年6月4日 - Splines
2022年6月4日 - Splines
2022年6月4日 - 样条
2022年6月4日 - 样条
标签为 poisson 的帖子
2022年11月30日 - GLM: Poisson Regression
2022年11月30日 - GLM: 泊松回归
2022年11月30日 - GLM: 泊松回归
2022年11月30日 - GLM: Poisson Regression
标签为 后验预测
2024年9月21日 - Simpson悖论
2024年9月21日 - Simpson’s paradox
2024年9月21日 - Simpson悖论
2024年9月21日 - Simpson悖论
2022年9月27日 - 广义极值分布
2022年9月27日 - 广义极值分布
2022年9月27日 - 广义极值分布
2022年9月27日 - 广义极值分布
2022年9月21日 - Difference in differences
2022年9月21日 - Difference in differences
2022年9月21日 - Difference in differences
2022年9月21日 - Difference in differences
2022年7月21日 - 反事实推断：计算因COVID-19导致的超额死亡
2022年7月21日 - 反事实推断：计算因COVID-19导致的超额死亡
2022年7月21日 - 反事实推断：计算因COVID-19导致的超额死亡
2022年7月21日 - 反事实推断：计算因COVID-19导致的超额死亡
2021年12月16日 - 使用数据容器
2021年12月16日 - 使用数据容器
2021年12月16日 - 使用数据容器
2021年12月16日 - 使用数据容器
标签为 prediction 的帖子
2023年1月21日 - 可靠性统计与预测校准
2023年1月21日 - 可靠性统计与预测校准
2023年1月21日 - 可靠性统计与预测校准
2023年1月21日 - 可靠性统计与预测校准
标签为 产品推荐
2022年6月3日 - 概率矩阵分解用于个性化推荐
2022年6月3日 - 概率矩阵分解用于个性化推荐
2022年6月3日 - 概率矩阵分解用于个性化推荐
2022年6月3日 - 概率矩阵分解用于个性化推荐
文章标签 倾向评分
2024年1月21日 - 贝叶斯非参数因果推断
2024年1月21日 - 贝叶斯非参数因果推断
2024年1月21日 - 贝叶斯非参数因果推断
2024年1月21日 - 贝叶斯非参数因果推断
标签为 prophet 的帖子
2022年4月21日 - Air passengers - Prophet-like model
2022年4月21日 - Air passengers - Prophet-like model
2022年4月21日 - 航空乘客 - 类似Prophet的模型
2022年4月21日 - Air passengers - Prophet-like model
标签为 quantile 的帖子
2023年1月25日 - 使用BART进行分位数回归
2023年1月25日 - 使用BART进行分位数回归
2023年1月25日 - 分位数回归与BART
2023年1月25日 - 使用BART进行分位数回归
标签为 准实验
2022年10月21日 - 中断时间序列分析
2022年10月21日 - 中断时间序列分析
2022年10月21日 - 中断时间序列分析
2022年10月21日 - 中断时间序列分析
2022年9月21日 - Difference in differences
2022年9月21日 - Difference in differences
2022年9月21日 - Difference in differences
2022年9月21日 - Difference in differences
2022年4月21日 - Regression discontinuity design analysis
2022年4月21日 - 断点回归设计分析
2022年4月21日 - 断点回归设计分析
2022年4月21日 - 回归不连续性设计分析
帖子标签为 回归
2024年9月21日 - Simpson悖论
2024年9月21日 - Simpson’s paradox
2024年9月21日 - Simpson悖论
2024年9月21日 - Simpson悖论
2024年9月21日 - 验证性因子分析和心理测量学中的结构方程模型
2024年9月21日 - 验证性因子分析和心理测量学中的结构方程模型
2024年9月21日 - 验证性因子分析和心理测量学中的结构方程模型
2024年9月21日 - 心理测量学中的验证性因子分析和结构方程模型
2024年5月21日 - 分类回归
2024年5月21日 - 分类回归
2024年5月21日 - 分类回归
2024年5月21日 - 分类回归
2023年2月2日 - 多元高斯随机游走
2023年2月2日 - 多元高斯随机游走
2023年2月2日 - 多元高斯随机游走
2023年2月2日 - 多元高斯随机游走
2023年1月28日 - 滚动回归
2023年1月28日 - 滚动回归
2023年1月28日 - 滚动回归
2023年1月28日 - 滚动回归
2023年1月25日 - 使用BART进行分位数回归
2023年1月25日 - 使用BART进行分位数回归
2023年1月25日 - 分位数回归与BART
2023年1月25日 - 使用BART进行分位数回归
2023年1月21日 - 使用BART建模异方差性
2023年1月21日 - 使用BART建模异方差性
2023年1月21日 - 使用BART建模异方差性
2023年1月21日 - 使用BART建模异方差性
2023年1月10日 - GLM: 稳健线性回归
2023年1月10日 - GLM: 稳健线性回归
2023年1月10日 - GLM: 稳健线性回归
2023年1月10日 - GLM: 稳健线性回归
2022年11月30日 - GLM: Poisson Regression
2022年11月30日 - GLM: 泊松回归
2022年11月30日 - GLM: 泊松回归
2022年11月30日 - GLM: Poisson Regression
2022年9月21日 - Difference in differences
2022年9月21日 - Difference in differences
2022年9月21日 - Difference in differences
2022年9月21日 - Difference in differences
2022年9月21日 - 带有截断或删失数据的贝叶斯回归
2022年9月21日 - 带有截断或删失数据的贝叶斯回归
2022年9月21日 - 带有截断或删失数据的贝叶斯回归
2022年9月21日 - 带有截断或删失数据的贝叶斯回归
2022年7月21日 - 反事实推断：计算因COVID-19导致的超额死亡
2022年7月21日 - 反事实推断：计算因COVID-19导致的超额死亡
2022年7月21日 - 反事实推断：计算因COVID-19导致的超额死亡
2022年7月21日 - 反事实推断：计算因COVID-19导致的超额死亡
2022年6月4日 - Splines
2022年6月4日 - Splines
2022年6月4日 - 样条
2022年6月4日 - 样条
2022年4月21日 - Regression discontinuity design analysis
2022年4月21日 - 断点回归设计分析
2022年4月21日 - 断点回归设计分析
2022年4月21日 - 回归不连续性设计分析
2022年2月21日 - 贝叶斯中介分析
2022年2月21日 - 贝叶斯中介分析
2022年2月21日 - 贝叶斯中介分析
2022年2月21日 - 贝叶斯中介分析
2022年2月10日 - Lasso regression with block updating
2022年2月10日 - Lasso regression with block updating
2022年2月10日 - 使用块更新的Lasso回归
2022年2月10日 - Lasso回归与块更新
2021年12月21日 - 贝叶斯加性回归树：介绍
2021年12月21日 - 贝叶斯加性回归树：介绍
2021年12月21日 - 贝叶斯加性回归树：介绍
2021年12月21日 - 贝叶斯加性回归树：介绍
2021年11月17日 - GLM: 使用自定义似然进行异常值分类的稳健回归
2021年11月17日 - GLM: 使用自定义似然进行异常值分类的稳健回归
2021年11月17日 - GLM: 使用自定义似然进行异常值分类的稳健回归
2021年11月17日 - GLM: 使用自定义似然进行异常值分类的稳健回归
标签为 robust 的帖子
2023年1月10日 - GLM: 稳健线性回归
2023年1月10日 - GLM: 稳健线性回归
2023年1月10日 - GLM: 稳健线性回归
2023年1月10日 - GLM: 稳健线性回归
2021年11月17日 - GLM: 使用自定义似然进行异常值分类的稳健回归
2021年11月17日 - GLM: 使用自定义似然进行异常值分类的稳健回归
2021年11月17日 - GLM: 使用自定义似然进行异常值分类的稳健回归
2021年11月17日 - GLM: 使用自定义似然进行异常值分类的稳健回归
标签为 scaling 的帖子
2023年7月11日 - 使用JAX和Numba进行更快的采样
2023年7月11日 - 使用JAX和Numba进行更快的采样
2023年7月11日 - 使用JAX和Numba进行更快的采样
2023年7月11日 - 使用JAX和Numba进行更快的采样
标签为 sem 的帖子
2024年9月21日 - 验证性因子分析和心理测量学中的结构方程模型
2024年9月21日 - 验证性因子分析和心理测量学中的结构方程模型
2024年9月21日 - 验证性因子分析和心理测量学中的结构方程模型
2024年9月21日 - 心理测量学中的验证性因子分析和结构方程模型
标签为 spatial 的帖子
2024年8月24日 - 冈比亚的疟疾流行情况
2024年8月24日 - 冈比亚的疟疾流行情况
2024年8月24日 - 冈比亚的疟疾流行情况
2024年8月24日 - 冈比亚的疟疾流行情况
2023年8月18日 - 空间数据的Besag-York-Mollie模型
2023年8月18日 - 空间数据的Besag-York-Mollie模型
2023年8月18日 - 空间数据的Besag-York-Mollie模型
2023年8月18日 - 空间数据的Besag-York-Mollie模型
2022年7月29日 - 空间数据的条件自回归（CAR）模型
2022年7月29日 - 空间数据的条件自回归（CAR）模型
2022年7月29日 - 空间数据的条件自回归（CAR）模型
2022年7月29日 - 空间数据的条件自回归（CAR）模型
2022年5月31日 - 使用带标记的对数高斯Cox过程建模空间点模式
2022年5月31日 - 使用带标记的对数高斯Cox过程建模空间点模式
2022年5月31日 - 使用带标记的对数高斯Cox过程建模空间点模式
2022年5月31日 - 使用带标记的对数高斯Cox过程建模空间点模式
标签为 sports 的帖子
2022年4月2日 - 高尔夫推杆的模型构建与扩展
2022年4月2日 - 高尔夫推杆的模型构建与扩展
2022年4月2日 - 高尔夫推杆的模型构建与扩展
2022年4月2日 - 高尔夫推杆的模型构建与扩展
2022年3月19日 - 橄榄球预测的分层模型
2022年3月19日 - 橄榄球预测的分层模型
2022年3月19日 - 橄榄球预测的分层模型
2022年3月19日 - 橄榄球预测的分层模型
帖子标签为 生存分析
2023年11月21日 - 脆弱性与生存回归模型
2023年11月21日 - 脆弱性与生存回归模型
2023年11月21日 - 脆弱性与生存回归模型
2023年11月21日 - 脆弱性与生存回归模型
2023年1月21日 - 可靠性统计与预测校准
2023年1月21日 - 可靠性统计与预测校准
2023年1月21日 - 可靠性统计与预测校准
2023年1月21日 - 可靠性统计与预测校准
2023年1月17日 - 重新参数化Weibull加速失效时间模型
2023年1月17日 - 重新参数化Weibull加速失效时间模型
2023年1月17日 - 重新参数化Weibull加速失效时间模型
2023年1月17日 - 重新参数化Weibull加速失效时间模型
2023年1月17日 - 贝叶斯生存分析
2023年1月17日 - 贝叶斯生存分析
2023年1月17日 - 贝叶斯生存分析
2023年1月17日 - 贝叶斯生存分析
2022年5月21日 - Censored Data Models
2022年5月21日 - Censored Data Models
2022年5月21日 - Censored Data Models
2022年5月21日 - Censored Data Models
标签为 时间序列 的帖子
2023年6月6日 - 高斯过程：潜在变量实现
2023年6月6日 - 高斯过程：潜在变量实现
2023年6月6日 - 高斯过程：潜在变量实现
2023年6月6日 - 高斯过程：潜在变量实现
2023年6月4日 - 边际似然实现
2023年6月4日 - 边际似然实现
2023年6月4日 - 边际似然实现
2023年6月4日 - 边际似然实现
2023年4月21日 - 变化的纵向模型
2023年4月21日 - 变化的长度模型
2023年2月2日 - 多元高斯随机游走
2023年2月2日 - 多元高斯随机游走
2023年2月2日 - 多元高斯随机游走
2023年2月2日 - 多元高斯随机游走
2023年1月7日 - Analysis of An AR(1) Model in PyMC
2023年1月7日 - Analysis of An AR(1) Model in PyMC
2023年1月7日 - 在PyMC中分析AR(1)模型
2023年1月7日 - 在PyMC中分析AR(1)模型
2022年11月21日 - 贝叶斯向量自回归模型
2022年11月21日 - 贝叶斯向量自回归模型
2022年11月21日 - 贝叶斯向量自回归模型
2022年11月21日 - 贝叶斯向量自回归模型
2022年10月21日 - 中断时间序列分析
2022年10月21日 - 中断时间序列分析
2022年10月21日 - 中断时间序列分析
2022年10月21日 - 中断时间序列分析
2022年9月21日 - Difference in differences
2022年9月21日 - Difference in differences
2022年9月21日 - Difference in differences
2022年9月21日 - Difference in differences
2022年7月21日 - 反事实推断：计算因COVID-19导致的超额死亡
2022年7月21日 - 反事实推断：计算因COVID-19导致的超额死亡
2022年7月21日 - 反事实推断：计算因COVID-19导致的超额死亡
2022年7月21日 - 反事实推断：计算因COVID-19导致的超额死亡
2022年6月17日 - 随机波动率模型
2022年6月17日 - 随机波动率模型
2022年4月21日 - Air passengers - Prophet-like model
2022年4月21日 - Air passengers - Prophet-like model
2022年4月21日 - 航空乘客 - 类似Prophet的模型
2022年4月21日 - Air passengers - Prophet-like model
2016年7月21日 - 使用Euler-Maruyama方案推断SDE的参数
2016年7月21日 - 使用Euler-Maruyama方案推断SDE的参数
2016年7月21日 - 使用Euler-Maruyama方案推断SDE的参数
2016年7月21日 - 使用Euler-Maruyama方案推断SDE的参数
标签为 时间序列 的帖子
2024年7月21日 - 从生成图导出的时间序列模型
2024年7月21日 - 从生成图导出的时间序列模型
2024年7月21日 - 从生成图导出的时间序列模型
2024年7月21日 - 从生成图导出的时间序列模型
标签为 time-to-failure 的帖子
2023年1月21日 - 可靠性统计与预测校准
2023年1月21日 - 可靠性统计与预测校准
2023年1月21日 - 可靠性统计与预测校准
2023年1月21日 - 可靠性统计与预测校准
标签为 truncated 的帖子
2022年9月21日 - 带有截断或删失数据的贝叶斯回归
2022年9月21日 - 带有截断或删失数据的贝叶斯回归
2022年9月21日 - 带有截断或删失数据的贝叶斯回归
2022年9月21日 - 带有截断或删失数据的贝叶斯回归
文章标签 变分推断
2023年2月5日 - Pathfinder Variational Inference
2023年2月5日 - Pathfinder 变分推断
2023年1月13日 - Introduction to Variational Inference with PyMC
2023年1月13日 - PyMC中的变分推断简介
2023年1月13日 - 经验近似概述
2023年1月13日 - 经验近似概述
2022年5月30日 - 变分推断：贝叶斯神经网络
2022年5月30日 - 变分推断：贝叶斯神经网络
2021年9月23日 - GLM: 分层回归模型上的小批量ADVI
2021年9月23日 - GLM: 分层回归模型上的小批量ADVI
文章标签 向量自回归模型
2022年11月21日 - 贝叶斯向量自回归模型
2022年11月21日 - 贝叶斯向量自回归模型
2022年11月21日 - 贝叶斯向量自回归模型
2022年11月21日 - 贝叶斯向量自回归模型
标签为 waic 的帖子
2022年1月8日 - GLM: 模型选择
2022年1月8日 - GLM: 模型选择
2022年1月8日 - GLM: 模型选择
2022年1月8日 - GLM: 模型选择
标签为 weibull 的帖子
2023年1月17日 - 重新参数化Weibull加速失效时间模型
2023年1月17日 - 重新参数化Weibull加速失效时间模型
2023年1月17日 - 重新参数化Weibull加速失效时间模型
2023年1月17日 - 重新参数化Weibull加速失效时间模型