标签为 hierarchical model 的文章
辛普森悖论
- 21 九月 2024
辛普森悖论描述了一种情况，即在某个组内两个变量之间可能存在负相关关系，但当来自多个组的数据合并时，这种关系可能会消失甚至反转符号。下面的gif（来自辛普森悖论的维基百科页面）很好地展示了这一点。
辛普森悖论
- 21 九月 2024
辛普森悖论描述了一种情况，即在某个组内两个变量之间可能存在负相关关系，但当来自多个组的数据合并时，这种关系可能会消失甚至反转符号。下面的gif（来自辛普森悖论的维基百科页面）很好地展示了这一点。
辛普森悖论
- 21 九月 2024
辛普森悖论描述了一种情况，即在某个组内两个变量之间可能存在负相关关系，但当来自多个组的数据合并时，这种关系可能会消失甚至反转符号。下面的gif（来自辛普森悖论的维基百科页面）很好地展示了这一点。
辛普森悖论
- 21 九月 2024
辛普森悖论描述了一种情况，即在某个组内两个变量之间可能存在负相关关系，但当来自多个组的数据合并时，这种关系可能会消失甚至反转符号。下面的gif（来自辛普森悖论的维基百科页面）很好地展示了这一点。
分层部分池化
- 28 一月 2023
假设你被要求估计几位棒球选手的击球技能。其中一个这样的表现指标是击球率。由于选手们参加的比赛数量不同，并且在击球顺序中的位置也不同，每位选手的击球次数也不同。然而，你希望估计所有选手的技能，包括那些击球机会相对较少的选手。
分层部分池化
- 28 一月 2023
假设你被要求估计几位棒球选手的击球技能。其中一个这样的表现指标是击球率。由于选手们参加的比赛数量不同，并且在击球顺序中的位置也不同，每位选手的击球次数也不同。然而，你希望估计所有选手的技能，包括那些击球机会相对较少的选手。
分层部分池化
- 28 一月 2023
假设你被要求估计几位棒球选手的击球技能。其中一个这样的表现指标是击球率。由于选手们参加的比赛数量不同，并且在击球顺序中的位置也不同，每位选手的击球次数也不同。然而，你希望估计所有选手的技能，包括那些击球机会相对较少的选手。
分层部分池化
- 28 一月 2023
假设你被要求估计几位棒球选手的击球技能。其中一个这样的表现指标是击球率。由于选手们参加的比赛数量不同，并且在击球顺序中的位置也不同，每位选手的击球次数也不同。然而，你希望估计所有选手的技能，包括那些击球机会相对较少的选手。
分层二项式模型：大鼠肿瘤示例
- 10 一月 2023
本简短教程演示了如何使用 PyMC 对《贝叶斯数据分析 第三版》第 5 章中发现的鼠肿瘤示例进行推理 [Gelman 等，2013]。读者应已熟悉 PyMC API。
分层二项模型：大鼠肿瘤示例
- 10 一月 2023
本简短教程演示了如何使用 PyMC 对《贝叶斯数据分析 第三版》第 5 章中发现的鼠肿瘤示例进行推理 [Gelman 等，2013]。读者应已熟悉 PyMC API。
分层二项模型：大鼠肿瘤示例
- 10 一月 2023
本简短教程演示了如何使用 PyMC 对《贝叶斯数据分析 第三版》第 5 章中发现的鼠肿瘤示例进行推理 [Gelman 等，2013]。读者应已熟悉 PyMC API。
分层二项模型：大鼠肿瘤示例
- 10 一月 2023
本简短教程演示了如何使用 PyMC 对《贝叶斯数据分析 第三版》第 5 章中发现的鼠肿瘤示例进行推理 [Gelman 等，2013]。读者应已熟悉 PyMC API。
使用项目反应理论进行NBA犯规分析
- 17 四月 2022
本教程展示了贝叶斯项目反应理论 [福克斯，2010] 在NBA篮球犯规数据中的应用，使用PyMC实现。基于Austin Rochford的博客文章 NBA Foul Calls and Bayesian Item Response Theory。
使用项目反应理论进行NBA犯规分析
- 17 四月 2022
本教程展示了贝叶斯项目反应理论 [福克斯，2010] 在NBA篮球犯规数据中的应用，使用PyMC实现。基于Austin Rochford的博客文章 NBA Foul Calls and Bayesian Item Response Theory。
NBA犯规分析与项目反应理论
- 17 四月 2022
本教程展示了贝叶斯项目反应理论 [福克斯，2010] 在NBA篮球犯规数据中的应用，使用PyMC实现。基于Austin Rochford的博客文章 NBA Foul Calls and Bayesian Item Response Theory。
NBA犯规分析与项目反应理论
- 17 四月 2022
本教程展示了贝叶斯项目反应理论 [福克斯，2010] 在NBA篮球犯规数据中的应用，使用PyMC实现。基于Austin Rochford的博客文章 NBA Foul Calls and Bayesian Item Response Theory。
橄榄球预测的分层模型
- 19 三月 2022
在这个例子中，我们将使用PyMC重现Baio和Blangiardo [2010]中描述的第一个模型。然后展示如何从后验预测中采样，以模拟从得分的进球中预测锦标赛结果，这些进球是建模的量。
用于橄榄球预测的分层模型
- 19 三月 2022
在这个例子中，我们将使用PyMC重现Baio和Blangiardo [2010]中描述的第一个模型。然后展示如何从后验预测中采样，以模拟从得分的进球中预测锦标赛结果，这些进球是建模的量。
橄榄球预测的分层模型
- 19 三月 2022
在这个例子中，我们将使用PyMC重现Baio和Blangiardo [2010]中描述的第一个模型。然后展示如何从后验预测中采样，以模拟从得分的进球中预测锦标赛结果，这些进球是建模的量。
橄榄球预测的分层模型
- 19 三月 2022
在这个例子中，我们将使用PyMC重现Baio和Blangiardo [2010]中描述的第一个模型。然后展示如何从后验预测中采样，以模拟从得分的进球中预测锦标赛结果，这些进球是建模的量。
诊断带有偏差的推断与分歧
- 21 二月 2018
这个笔记本是Michael Betancourt在mc-stan上的帖子的PyMC3移植版。有关底层机制的详细解释，请查看原始帖子，诊断带有偏差的推断与分歧以及Betancourt的优秀论文，哈密顿蒙特卡洛的概念介绍。
诊断带有偏差的推断与分歧
- 21 二月 2018
这个笔记本是Michael Betancourt在mc-stan上的帖子的PyMC3移植版。有关底层机制的详细解释，请查看原始帖子，诊断带有偏差的推断与分歧以及Betancourt的优秀论文，哈密顿蒙特卡洛的概念介绍。
诊断带有偏差的推断与分歧
- 21 二月 2018
这个笔记本是Michael Betancourt在mc-stan上的帖子的PyMC3移植版。有关底层机制的详细解释，请查看原始帖子，诊断带有偏差的推断与分歧以及Betancourt的优秀论文，哈密顿蒙特卡洛的概念介绍。
诊断偏差推理与分歧
- 21 二月 2018
这个笔记本是Michael Betancourt在mc-stan上的帖子的PyMC3移植版。有关底层机制的详细解释，请查看原始帖子，诊断带有偏差的推断与分歧以及Betancourt的优秀论文，哈密顿蒙特卡洛的概念介绍。