我正在尝试在 Stan 中运行具有异方差性的向量自回归模型 (VAR (1))。我可以使用 JAGS 成功运行模型，但我
我正在按模拟 ID 拆分我的数据集，并将 runjags 函数同时应用于这些子数据集的每一个。这使我能够利用
我有一个具有这种（近似）形式的多元模型：
<pre><code>library(MCMCglmm)
mod.1 <- MCMCglmm(
cbind(OFT1, MIS1
我有一个种群遗传学模型，其中一部分我需要使用 Metroplis 算法从一个函数中采样，在该函数中，归一化
我正在使用 <code>var add = (function () {
var counter = 0;
return function () {return counter += 1;}
})();
function clickCounte
在最近发表的 JASA 论文 <a href="https://www.tandfonline.com/doi/pdf/10.1080/01621459.2020.1782222?needAccess=true" rel="nofollow
我正在运行一个教程，教一些新手如何使用 PyMC3 进行回归。我以 Ted 演讲数据为例，试图找出评论数量
我正在按模拟 ID 拆分数据集，并同时将 runjags 函数应用于每个子集。
现在，每个模拟都包含 1000
我有以下模型。
<pre><code>with basic_model:
lambda1 = pm.Gamma("lambda1", alpha=0.001, beta=0.001)
p = pm.B
我有一些测量值 Ymes，在 xMes 中测量，具有一些不确定性 sigma_mes。
我要校准的模型是 Ymes=f(xMes,beta)。 Bet
我正在使用 <code>MCMCglmm()</code> 运行具有两个随机效应的多元模型（4 个响应变量）。我目前正在使用反
我正在尝试运行以下代码 -
<pre><code>mod1 <- MCMCglmm(y ~ a + b + c + d + e + f, random =~ g + h + n, data=dat1, verbose
我正在尝试模拟股票价格的演变，所以我决定使用 MCMC 模拟（我不知道是否有可以帮助我的库）。
我打
我正在使用 HSAUR 包中的数据癫痫症使用以下代码估计贝叶斯统计中的非分层泊松模型：
<pre><code>instal
我正在尝试在给定确定性方程和模拟噪声数据的情况下推断 2 个参数（beta 和 gamma）。出于某种原因，我
我想通过 MCMC 采样来估计多元正态分布的参数。棘手的部分是协方差矩阵。我知道传统的先验选择是逆
我的情况如下：
我正在使用贝叶斯推理来模拟 <a href="https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1470160X
我通过“R2jags”包为占用模型运行 JAGS。
我的模型运行良好，但<strong>大部分</strong>时间花在控制
这是我第一次使用 MCMC 方法。我正在使用 MH 进行四变量模型的非常基本的 MCMC 模拟。模拟总数为 10e5，
在使用 R2WinBUGS 进行网络贝叶斯元分析后，我尝试创建一些图。具体来说，我想进行一些迹线图来显示模
