%matplotlib inline ## ===Poisson regression # generate simulation data np.random.seed(5) n_sample = 100 a = 0.6 b = -0.4 x = uniform(1, 5, size=n_sample) mu = np.exp(a * x + b) y = poisson(mu) import statsmodels.api as sm exog, endog = sm.add_constant(x), y # Poi...
np.random.seed(5)n_sample=100a=0.6b=-0.4x=uniform(1,5,size=n_sample)mu=np.exp(a*x+b)y=poisson(mu)importstatsmodels.apiassm exog,endog=sm.add_constant(x),y # Poisson regression mod=sm.GLM(endog,exog,family=sm.families.Poisson(link=sm.families.links.log()))res=mod.fit()display...
本质上,我们正在创建一条由截距和斜率定义的回归线,并通过从均值设置为回归线的正态采样来添加数据点。 y = true_regression_line + rng.normal(scale=0.5, size=size) data = pd.DataFrame(dict(x=x, y=y)) plt.legend(loc=0); 估计模型 让我们将贝叶斯线性回归模型拟合到此数据。 # 定义似然函数 like...
计数数据:如网站每天的访问次数、某事件发生的次数等,可以使用泊松回归(Poisson Regression),其中响应变量服从泊松分布。 多分类问题:如图像识别、文本分类等,可以使用Softmax回归,其中响应变量服从多项分布。 连续型数据:虽然普通线性回归也可以处理连续型数据,但GLM通过选择不同的链接函数和概率分布,可以提供更多的灵活...
statsmodels 是一个强大的Python库,提供了广泛的统计模型估计和测试功能 1.1.1.1安装 statsmodels 如果还没有安装statsmodels,可以使用以下命令安装: pip install statsmodels 1.1.1.2 使用statsmodels实现逻辑回归(Logistic Regression) import statsmodels.api as sm ...
5.R语言中的Stan概率编程MCMC采样的贝叶斯模型 6.R语言贝叶斯Poisson泊松-正态分布模型分析职业足球比赛进球数 7.R语言使用贝叶斯 层次模型进行空间数据分析 8.R语言随机搜索变量选择SSVS估计贝叶斯向量自回归(BVAR)模型 9.matlab贝叶斯隐马尔可夫hmm模型实现 本文禁止转载或摘编 点赞 收藏 分享 展开阅读全文 热门...
import numpy as np from numpy.random import uniform, normal, poisson, binomial from scipy import stats import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import statsmodels.api as sm %matplotlib inline ## ===Poisson regression # generate simulation data np.random.seed(5) n_sample = 100 a...
regression r poisson glm Xod*_*rap lucky-day 1推荐指数 1解决办法 6523查看次数 如何在使用R进行回归分析时为变量设置对比? 在编码过程中,我需要更改分配给一个因子的虚拟值。但是,以下代码不起作用。有什么建议吗? test_mx= data.frame(a= c(T,T,T,F,F,F), b= c(1,1,1,0,0,0)) test_...
y = true_regression_line + rng.normal(scale=0.5, size=size) data = pd.DataFrame(dict(x=x, y=y)) plt.legend(loc=0); 估计模型 让我们将贝叶斯线性回归模型拟合到此数据。 # 定义似然函数 likelihood = Normal("y", mu=intercept + slope * x, sigma=sigma, observed=y) ...
y=true_regression_line + rng.normal(scale=0.5, size=size)data= pd.DataFrame(dict(x=x, y=y)) plt.legend(loc=0); 估计模型 让我们将贝叶斯线性回归模型拟合到此数据。 # 定义似然函数likelihood= Normal("y", mu=intercept + slope * x, sigma=sigma, observed=y)# 使用NUTS采样推断idata= sample...