用于Matlab的BMS工具箱：贝叶斯模型平均(BMA)

用于Matlab的BMS工具箱：贝叶斯模型平均(BMA)

【下载地址】用于Matlab的BMS工具箱贝叶斯模型平均BMA 这款开源工具箱专为Matlab设计，专注于实现贝叶斯模型平均（BMA），特别适用于Windows系统。它通过R的隐藏实例，提供了丰富的功能，包括支持多种g先验（如BRIC、UIP、经验贝叶斯等）和模型先验概念，支持模型枚举和MCMC采样器（如Metropolis-Hastings和reversible jump），并具备强大的后处理功能，如模型推理和绘图（后验模型大小、系数密度等）。适用于Matlab 6.5及以上版本，需安装R D-COM接口或RAndFriends。这款工具箱为研究人员提供了强大的工具，助力他们在贝叶斯模型分析领域取得更深入的成果。 项目地址: https://gitcode.com/Premium-Resources/5d574

简介

本仓库提供了一款专门为Matlab开发的BMS工具箱，通过R的隐藏实例实现贝叶斯模型平均（BMA），此工具箱仅适用于Windows操作系统。贝叶斯模型平均（BMA）是一种统计方法，用于在Zellner的g先验下对线性模型进行处理。

功能特点

• 支持固定（BRIC、UIP等）和灵活的g先验（经验贝叶斯、超g）
• 提供了5种模型先验概念
• 支持通过模型枚举或MCMC采样器（Metropolis-Hastings plain或reversible jump）进行模型采样
• 后处理功能，可根据不同概念进行推理，如可能性与基于MCMC的推理，以及绘图功能（后验模型大小和系数密度、最佳模型、模型收敛、BMA比较）

系统要求

• Matlab版本：6.5及以上
• 需要安装R D-COM接口或RAndFriends

使用说明

为了更好地了解和使用本工具箱，请访问以下网址获取详细信息：http://bms.zeugner.eu/matlab/

希望这个工具箱能为您提供便利，助力您的研究工作！

【下载地址】用于Matlab的BMS工具箱贝叶斯模型平均BMA 这款开源工具箱专为Matlab设计，专注于实现贝叶斯模型平均（BMA），特别适用于Windows系统。它通过R的隐藏实例，提供了丰富的功能，包括支持多种g先验（如BRIC、UIP、经验贝叶斯等）和模型先验概念，支持模型枚举和MCMC采样器（如Metropolis-Hastings和reversible jump），并具备强大的后处理功能，如模型推理和绘图（后验模型大小、系数密度等）。适用于Matlab 6.5及以上版本，需安装R D-COM接口或RAndFriends。这款工具箱为研究人员提供了强大的工具，助力他们在贝叶斯模型分析领域取得更深入的成果。 项目地址: https://gitcode.com/Premium-Resources/5d574