3.R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真 4.R语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归 5.R语言中的Stan概率编程MCMC采样的贝叶斯模型 6.Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型 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...
多元线性回归 很明显,工资可以用很多预测因素来解释,比如经验、教育程度和智商。我们可以在回归模型中包含所有相关的协变量,试图尽可能多地解释工资变化。 lm中的.的使用告诉R在模型中包含所有协变量,然后用-wage进一步修改,然后从模型中排除工资变量。默认情况下,lm函数执行完整的案例分析,因此它会删除一个或多个预测...
在BAS中,用贝叶斯模型平均法构造预测区间是通过仿真实现的,而在模型选择的情况下,用预测区间进行精确推理往往是可行的。 回到工资数据集,让我们找到最佳预测模型下的预测值,即预测值最接近BMA和相应的后验标准差的模型。 predict(bma_lwage, estimator="BPM") ## [1] "Intercept" "hours" "iq" "kww" "educ...
通常,几个模型都是同样可信的,只选择一个模型忽略了选择模型中包含的变量所涉及的固有不确定性。解决这一问题的一种方法是实现贝叶斯模型平均(Bayesian model averaging,BMA),即对多个模型进行平均,从新数据中获得系数的后验值和预测值。我们可以使用它来实现BMA或选择模型。我们首先将BMA应用于工资数据。 bma(lwage ...
工资模型 在劳动经济学领域,收入和工资的研究为从性别歧视到高等教育等问题提供了见解。在本文中,我们将分析横断面工资数据,以期在实践中使用贝叶斯方法,如BIC和贝叶斯模型来构建工资的预测模型。 加载包 在本实验中,我们将使用dplyr包探索数据,并使用ggplot2包进行数据可视化。我们也可以在其中一个练习中使用MASS包来实...
多元线性回归 很明显,工资可以用很多预测因素来解释,比如经验、教育程度和智商。我们可以在回归模型中包含所有相关的协变量,试图尽可能多地解释工资变化。 lm中的.的使用告诉R在模型中包含所有协变量,然后用-wage进一步修改,然后从模型中排除工资变量。 默认情况下,lm函数执行完整的案例分析,因此它会删除一个或多个预...
简单的线性回归 对于我们在数据中看到的工资差异,一个可能的解释是,更聪明的人赚更多的钱。下图显示了周工资和智商得分之间的散点图。 ggplot(data = wage, aes(x = iq, y = wage)) + geom_point() 这个图是相当杂乱的。虽然智商分数和工资之间可能存在轻微的正线性关系,但智商充其量只是一个粗略的工资预测...
简略的线性回归 对于咱们在数据中看到的工资差别,一个可能的解释是,更聪慧的人赚更多的钱。下图显示了周工资和智商得分之间的散点图。 ggplot(data = wage, aes(x = iq, y = wage)) + geom_point() 这个图是相当芜杂的。尽管智商分数和工资之间可能存在轻微的正线性关系,...
多元线性回归 很明显,工资可以用很多预测因素来解释,比如经验、教育程度和智商。我们可以在回归模型中包含所有相关的协变量,试图尽可能多地解释工资变化。 lm中的.的使用告诉R在模型中包含所有协变量,然后用-wage进一步修改,然后从模型中排除工资变量。 默认情况下,lm函数执行完整的案例分析,因此它会删除一个或多个预...
多元线性回归 很明显,工资可以用很多预测因素来解释,比如经验、教育程度和智商。我们可以在回归模型中包含所有相关的协变量,试图尽可能多地解释工资变化。 lm中的.的使用告诉R在模型中包含所有协变量,然后用-wage进一步修改,然后从模型中排除工资变量。 默认情况下,lm函数执行完整的案例分析,因此它会删除一个或多个预...