bma:贝叶斯模型平均的例程-源码
贝叶斯模型平均
提供用于贝叶斯模型平均（BMA）的例程。 BMA在模型空间（例如线性回归模型）中搜索有前途的模型，并计算该空间上的后验概率分布。 然后根据模型空间上的加权平均值估计系数。
运行BMA就像拟合回归模型一样简单。 估计将接近您通过拟合“真实的”嵌套模型所获得的估计，并且不需要该模型的知识。
目录
以下脚本与最终用户有关：
linear_regression.py包含用于贝叶斯线性回归的例程。
linear_averaging.py包含线性BMA的例程。
sim.py演示了线性BMA的基本用法。
如果要使BMA适应其他模型空间，以下脚本很有用：
core.py包含通用BMA的例程。
mcmc.py包含通用MCMC例程。
用法
我使用的特定贝叶斯回归模型期望2个超参数：
g是惩罚模型大小的参数。 我建议将其设置为max（n_obs，n_dim ^ 2）。
p是您对
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