用R语言和Stan进行贝叶斯回归推断

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本文详细介绍了如何使用R语言和Stan进行贝叶斯回归推断。从准备工作、数据准备、模型设定、模型拟合,到后验分析包括参数估计、参数可视化、预测和模型比较,最后得出结论,整个过程全面展示了如何在实践中应用贝叶斯统计进行回归分析。

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贝叶斯回归是一种基于贝叶斯统计推断的回归分析方法。它使用贝叶斯定理来估计模型参数,并提供了关于参数不确定性的后验分布。在本文中,我们将介绍如何使用R语言和Stan软件包进行贝叶斯回归推断。

准备工作

首先,确保你已经安装了R语言和Stan软件包。可以使用以下命令安装Stan软件包:

install.packages("rstan")

安装完成后,加载所需的库:

library(rstan)

数据准备

假设我们有一个包含自变量X和因变量Y的数据集。首先,我们需要将数据加载到R中。假设数据保存在一个名为"data.csv"的CSV文件中,具有以下格式:

X,Y
1,2
2,3
3,4
4,5
5,6

使用以下代码将数据加载到R中:

data <- read.csv("data.csv")
X <- data$X
Y <- data$Y

模型设定

在贝叶斯回归中,我们需要为模型

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