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基于MCMC算法的Logistic回归模型的参数估计——以智能睡眠手环为例
文献摘要：
马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)是目前运用最广泛的统计算法之一,它可以把随机样本从复杂的分布中提取出来.它为建立实用的统计模型提供了有效的工具,正是MCMC方法使得许多贝叶斯统计问题得到有效的解决.本文以睡眠手环数据为例,运用随机游动Metropolis-Hastings算法,以正态分布为建议分布,对Logistic回归模型进行参数估计.基于Pymc3的基础框架构造睡眠模型,结果表明建立的模型可以为睡眠时间概率提供合理的预测.
文献关键词：
MCMC;后验分布;M-H算法;Pymc3
中图分类号：
作者姓名：
赵斯颖
作者机构：
西安财经大学统计学院,西安 710000
文献出处：
引用格式：
[1]赵斯颖-.基于MCMC算法的Logistic回归模型的参数估计——以智能睡眠手环为例)[J].现代计算机,2022(15):57-61
A类：
Pymc3
B类：
MCMC,参数估计,手环,马尔可夫链,蒙特卡罗,统计算法,随机样本,统计模型,贝叶斯统计,题得,游动,Metropolis,Hastings,正态分布,建议分布,基础框架,框架构造,睡眠时间,后验分布
AB值：
0.466691
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