还记得我们在系列2开始的时候为大家介绍的几个特别的函数吗，rnorm(),dnorm()…？如果你忘记了，详情点击：R语言系列第二期：②R编程、函数、数据输入等功能
BBsolve()@BB：使用Barzilai-Borwein步长求解非线性方程组
后来，德国数学家高斯（Gauss）首先将其应用于天文学研究，故正态分布也叫“高斯分布”。
世界充满不确定性，每一个人都不断的在搜寻各种信息来消弱不确定性，提高自己判断选择的胜算，不确定性推衍出多种事态的发展：比如明天的天气，可能晴空万里，可能乌云密布，可能晴转多云。
例如，使用的rstan包采用了一个Hamiltonian Monte Carlo算法。用于贝叶斯建模的另一个rjags包采用了Gibbs sampling算法。尽管细节有所不同，但这两种算法都是基于基本的Metropolis-Hastings算法的变体。
直方图 在绘制直方图时，大家可以使用hist(x)这个函数，其中x就是需要进行可视化的数据，当然这个函数还有一个参数就是freq，其默认设置是freq=NULL。当freq=FALSE时，其纵
正在学习R语言统计学的小伙伴，可能会被各种专有名词所困扰，小编为大家梳理了一下，话不多说，进入正题。
在本文中，我想向你展示如何使用R的Metropolis采样从贝叶斯Poisson回归模型中采样。
假设指的是当我们没有足够的证据支持一个结果时，先可以假定一个结果。这个事先给出的假定结果，就叫做原假设（或零假设, H0），同时提出与之相对应的假设，叫做备择假设（H1)。
本文为读者提供了如何进行贝叶斯回归的基本教程。包括完成导入数据文件、探索汇总统计和回归分析
如果需要计算有复杂后验pdf p（θ| y）的随机变量θ的函数f（θ）的平均值或期望值。
最近，我们使用贝叶斯非参数（BNP）混合模型进行马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）推断。
金融资产/证券已使用多种技术进行建模。该项目的主要目标是使用几何布朗运动模型和蒙特卡罗模拟来模拟股票价格。该模型基于受乘性噪声影响的随机（与确定性相反）变量
最近我们被客户要求撰写关于Metropolis-Hastings采样的研究报告，包括一些图形和统计输出。
本文为读者提供了如何进行贝叶斯回归的基本教程。包括完成导入数据文件、探索汇总统计和回归分析。
概率分布函数乍一看十分复杂，很容易让学习者陷入困境。对于非数学专业的人来说，并不需要记忆与推导这些公式，但是需要了解不同分布的特点。对此，我们可以在R中调用相应的概率分布函数并进行可视化，可以非常直观的辅助学习。
R2WinBUGS软件包提供了从R调用WinBUGS的便捷功能。它自动以WinBUGS可读的格式写入数据和脚本，以进行批处理（自1.4版开始）。WinBUGS流程完成后，可以通过程序包本身将结果数据读取到R中（这提供了推断和收敛诊断的紧凑图形摘要），也可以使用coda程序包的功能对输出进行进一步分析。
最近我们被客户要求撰写关于WinBUGS 的研究报告，包括一些图形和统计输出。 R2WinBUGS软件包提供了从R调用WinBUGS的便捷功能。它自动以WinBUGS可读的格式写入数据和脚本，以进行批处理（自1.4版开始）。WinBUGS流程完成后，可以通过程序包本身将结果数据读取到R中（这提供了推断和收敛诊断的紧凑图形摘要），也可以使用coda程序包的功能对输出进行进一步分析。
注意：默认情况下，函数scale()对矩阵或数据框的指定列进行均值为0、标准差为1的标准化。要对每一列进行任意均值和标准差的标准化，可以使用如下的代码：
之前，我们讨论了利率制定中可观察和不可观察异质性之间的区别（从经济角度出发）。为了说明这一点，我们看了以下简单示例。 X 代表一个人的身高。考虑以下数据集
风险值（VaR）是在所选概率水平下预测分布分位数的负数。因此，图2和3中的VaR约为110万元。
help() 或者 ? + command 这是学习和使用R最常用到的命令。 help.search() 或者?? 搜索包含制定字串或pattern的命令 R.Version() 查看
金融资产/证券已使用多种技术进行建模。该项目的主要目标是使用几何布朗运动模型和蒙特卡罗模拟来模拟股票价格。该模型基于受乘性噪声影响的随机（与确定性相反）变量 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。 最近我们被客户要求撰写关于模拟股票的研究报告，包括一些图形和统计输出。
常见概率分布 离散型 1.二项分布Binomial distribution：binom 二项分布指的是N重伯努利实验，记为X ~ b(n,p)，E(x)=np,Var(x)=np(1-p) pbinom(q,size,prob)， q是特定取值，比如pbinom(8,20,0.2)指第8次伯努利实验的累计概率。size指总的实验次数，prob指每次实验成功发生的概率 dbinom(x,size,prob), x同上面的q同含义。dfunction()对于离散分布来说结果是特定值的概率，对连续变量来说是密度
为了在统计过程中发现更多有趣的结果，我们将解决极大似然估计没有简单分析表达式的情况。举例来说，如果我们混合了各种分布，
http://www.bio-info-trainee.com/1656.html
作者：张丹(Conan), 程序员Java,R,PHP,Javascript blog: http://blog.fens.me 随机变量在我们的生活中处处可见，如每日天气，股价涨跌，彩票中奖等，这些事情都是事前不可预言其结果的，就算在相同的条件下重复进行试验，其结果未必相同。数学家们总结了这种规律，用概率分布来描述随机变量取值。 就算股价不能预测，但如果我们知道它的概率分布，那么有90%的可能我们可以猜出答案。 目录 正态分布 指数分步 γ(伽玛)分布 weibull分布 F分布 T分布 β(贝塔)分布
在社会科学中将OLS估计应用于回归模型时，其中的一个假设是同方差，我更喜欢常误差方差。这意味着误差方差没有系统的模式，这意味着该模型在所有预测级别上都同样差。
Iris数据集有150个数据点和5个变量。每一个数据点包含一个特定的花，并给出4种花的测量值。
单变量随机波动率（SV）模型为ARCH类型模型提供了有效的替代方案，可以解释波动率的条件和无条件属性。
在实际的开发中，经常会用到随机数生成。而random库专用于随机数的生成，它是基于Mersenne Twister算法提供了一个快速伪随机数生成器。
新建——New directory——New project——选择路径——下次打开直接从文件夹里打开Rstudio
1）定义模型（即概率先验）。在此示例中，让我们构建一个简单的线性回归模型（对数）。
75.0 64.0 47.4 66.9 62.2 62.2 58.7 66.6 64.0 57.0 69.0 56.9 50.0 72.0 63.5
第一步，我们创建一些测试数据，用来拟合我们的模型。我们假设预测变量和因变量之间存在线性关系，所以我们用线性模型并添加一些噪音。
作为第一步，我们创建一些测试数据，用于拟合我们的模型。让我们假设预测变量和响应变量之间存在线性关系，因此我们采用线性模型并添加一些噪声。
本文讲述了一场关于统计学课程的讨论，作者从课程回顾、作业提交、薛老师讲解、同学提问和课后交流等方面展示了学习经历和收获。同时，通过一道题目的解答，展示了统计学习题的解答过程，最后总结了统计学习的重要性。
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这只是众多算法之一。这个术语代表“马尔可夫链蒙特卡洛”，因为它是一种使用“马尔可夫链”（我们将在后面讨论）的“蒙特卡罗”（即随机）方法。MCMC只是蒙特卡洛方法的一种，尽管可以将许多其他常用方法看作是MCMC的简单特例。
random.random()函数返回一个范围在[0.0, 1.0)之间的随机浮点数。这是生成均匀分布随机数的基础函数。
当样本量足够大，总体标准差已知时，根据中心极限定理可以用标准正态分布估计总体均值；t分布适用于小样本估计呈正态分布的总体均值。
扩散模型的兴起可以被视为人工智能生成艺术领域最近取得突破的主要因素。而稳定扩散模型的发展使得我们可以通过一个文本提示轻松地创建美妙的艺术插图。所以在本文中，我将解释它们是如何工作的。
在做任何数据分析的第一步，是根据个人需求创建数据集，存储数据的结构是多样的，包括向量，矩阵、数据框、因子以及列表等。其实，以上几个R语言的独特术语，在C++中也会经常用到，导致很多人都会误认为自己很熟悉了，然而在实际的应用中，却经常出现错误。最近在处理一波量大的数据，在运行程序的过程中，因为前期数据处理错误却出现各种bug，经过检查数据集发现是数据管理的问题，为了巩固R语言的基本数据管理，特地重新基础知识。
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