【Note】 贝叶斯数据分析(六)——Gibbs采样

BMSI系列的第六篇,介绍用于多维分布中采样的Gibbs Sampling

阅读全文

【Note】 贝叶斯数据分析(五)——M-H采样

BMSI系列的第五篇,介绍MCMC算法

阅读全文

【Note】 贝叶斯数据分析(四)——基本采样技术

BMSI系列的第四篇,介绍贝叶斯框架下基本的抽样方法

阅读全文

【Note】 贝叶斯数据分析(三)——层次化模型

BMSI系列的第三篇,介绍贝叶斯框架下的层次化模型

阅读全文

【Note】 贝叶斯数据分析(二)——多参数模型

BMSI系列的第二篇,介绍贝叶斯框架下的多参数模型

阅读全文

【Note】 贝叶斯数据分析(一)——单参数模型

BMSI系列的第一篇,介绍贝叶斯框架下的单参数模型

阅读全文

【Project】 线性回归分析(五)——回归分析实战

LRA系列的最后一篇,以一个project的形式介绍一个分析问题并建立模型的过程

阅读全文

【Note】 线性回归分析(四)——协方差分析(ANCOVA)

LRA系列的第四篇,介绍了 (单因子) 协方差分析的内容,并通过结合SAS和R的结果,帮助读者深入地理解协方差分析的实质。

阅读全文

【Note】 线性回归分析(三)——方差分析(ANOVA)

LRA系列的第三篇,介绍方差分析的基本概念和结论

阅读全文

【Note】 线性回归分析(二)——多元线性回归

LRA系列的第二篇,介绍多变量线性回归模型

阅读全文