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Introduction to Bayesian Analysis

用Python进行贝叶斯分析 这是Packt发布的的代码库。 它包含从头到尾完成本书所必需的所有支持项目文件。 请点击此获取经过测试可与最新版本的PyMC3一起运行的代码的更新版本。 说明和导航 所有代码都组织在文件夹中。 每个文件夹均以数字开头，后跟章节名称。 本书是针对Python版本> = 3.5编写的，建议您使用当前可用的最新版本的Python 3，尽管大多数代码示例也可能适用于旧版本的Python，包括较小的Python 2.7调整。 也许安装Python和Python库的最简单方法是使用科学计算发行版Anaconda。 您可以阅读有关Anaconda的更多信息，并下载。 将Anaconda放入我们的系统后，我们可以使用以下命令安装新的Python软件包： conda install NamePackage 我们将使用以下python软件包： IPython的5.0

(1) 一阶积分电路 图 6.3. 11 所示的是理想运算放大器构成的一阶积分电路。 根据电路分析可以得到其输入与输出关系为 比 =-土 I v:dt - RCJ 积分电路实际上也是一种低通滤波器ò (2 ) 一阶微分电路 罔 6.3.12所示的是用理想运算放大器构成的一阶微分电路。 、• • R R‘ r L斗| R 因 6.3.11 一阶积分电路 图 6.3.12 -阶徽分电路 其输入与输出关系为 v^ =-RC鱼 V dt 微分电路实际上可以被看做是一种隔离直流电压信号的电路。 6.3.4 滤波电路 (6.3.13 ) (6.3. 14) 滤波是信号处理中的一个重要概念。 滤被分经典滤波和现代滤波. 经典滤波的概念，是根 据傅里叶分析和变换提出的一个工程概念.根据高等数学理论，任何一个满足一定条件的信号， 都可以被看成是由无限个正弦波叠加而成的。就是说，工程信号是不同频率的正弦波线性叠加 而成的，组成信号的不同频率的正弦被叫做信号的频率成分或叫做谐波成分。只允许一定频率 范围内的信号成分正常通过，而阻止另一部分频率成分通过的电路，叫做经典滤波器或滤波电 路。 实际上，任何一个电子系统都具有自己的频带宽度 〈对信号最高频率的限制)，频率特性 反映出了电子系统的这个基本特点. 而滤披器，则是根据电路参数对电路频带宽度的影响而设 计出来的工程应用电路。 由于数字技术的发展，目前电子系统中还经常使用数字滤波器. 数字滤波器的特点是参数 稳定，容易实现更好的漉波特性，从撞披器特性参数来看，数字滤波器具有模拟滤披器无法比 拟的优点 。 有关数字油波器的内容请读者参考有关数字信号处理的书籍。 • 129 •

股票市场是非线性系统，具有内部结构复杂性和外部因素多变性，在股市指数价格和成交量基础上，引入宏观经济指标共同构建模型预测指标体系，并分析各指标之间的长期均衡关系和因果关系。在贝叶斯分析的基础上，将代表网络复杂性的惩罚项引入模型误差函数中，并通过动态调整惩罚因子删减网络中对股票市场不敏感的隐层神经元，在保证模型泛化能力的同时实现网络结构精简。以上证指数为例，构建基于BP算法的结构修剪神经网络预测模型，在不同的预测指标体系下对股票市场运行规律进行学习，并对上证指数进行仿真预测。最后，通过与其他神经网络预测模型比较验证该模型的有效性。

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与[James V Stone] Bayes' Rule A Tutorial Introduction to Bayesian Analysis配套的书籍，但只有第一章

领域内的经典，非常值得一看的红宝书，推荐

Nathan P. Lemoine于2019年发表的，超越非信息先验：贝叶斯分析中选择弱信息性先验的原因和方法（Moving beyond noninformative priors: why and how to choose weakly informative priors in Bayesian analyses），论文，pdf，非扫描清晰版