R语言贝叶斯

news2024/11/24 20:33:38

原文链接:R语言贝叶斯进阶:INLA下的贝叶斯回归、生存分析、随机游走、广义可加模型、极端数据的贝叶斯分析icon-default.png?t=O83Ahttps://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247625527&idx=8&sn=ba4e50376befd94022519152609ee8d0&chksm=fa8daad0cdfa23c6106c5a9b304b09915c0223fbfb01b7c4f627570356b710030e0d88dcbdb9&token=912455269&lang=zh_CN#rd

一:贝叶斯模型

1.贝叶斯定理

2.先验与后验分布

3.假设检验

4.模型选择

5.贝叶斯计算方法

二:积分嵌套拉普斯近似

1.隐高斯模型

2.高斯-马尔科夫随机场

3.拉普拉斯近似与INLA

三:INLA下的贝叶斯回归(一)

1.线性回归的贝叶斯推断

2.预测模型

3.贝叶斯下的模型选择

4.稳定回归

5.方差分析

四:INLA下的贝叶斯回归(二)

1.Ridge回归

2.计数数据与泊松回归

3.偏斜数据的伽马回归

4.零膨胀数据建模

5.负二项回归初步

五:多层贝叶斯回归

1.随机效应多层模型

2.嵌套效应多层模型

3.面板(测量)数据的多层模型

4.计数数据的多层模型

六:生存分析

1.分段线性风险模型

2. 分层比例风险模型

3. 加速失效模型

4. 脆弱模型

5. 面板与时间-事件数据的联合建模

七:随机游走非参数模型

1.光滑曲线模型

2.非高斯数据模型

3.罚曲线回归

4.广义非参数回归

八:广义可加模型

1.可加曲线回归

2.广义可加混合效应模型

3.计数数据的广义可加模型

九:极端数据的贝叶斯分析与其它

1.极值统计学

2.极值统计学的贝叶斯估计

3.基于INLA的密度估计

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