mcmodels 贝叶斯参数估计模型 内容 models.py：多个模型的游乐场-Kruschke风格的BEST模型-Kruschke风格的BANOVA模型 fixdur.py：分段线性模型注视时间-尝试使用贝叶斯方法拟合扫视势头的影响- sdt_pymc2.py：信号检测理论模型

介绍 作者： Thomas V. Wiecki，Imri Sofer，Mads L.Pedersen，Michael J.Frank 接触： ， ， ， 网站： Github： 邮件列表： 版权： 该文档已放置在公共领域。 执照： HDDM是根据BSD 2许可证发行的。 版本： 0.7.8 目的 HDDM是用于漂移扩散模型（通过PyMC）的分层贝叶斯参数估计的python工具箱。 漂移扩散模型被广泛用于心理学和认知神经科学中以研究决策。 查看有关如何入门的。 可以在下面以及部分和找到更多信息。 特征 使用DDM参数的分层贝叶斯估计（通过PyMC）允许同时估计主题和组参数，其中假定单个主题是从组分布中得出的。 因此，与使用个别受试者最大可能性（即DMAT或fast-dm ）的其他方法相比，当测量的RT值较少时，HDDM应产生更好的估计。 针对速度进行了高度优

matlab +人口增长代码伪边际MCMC 用于贝叶斯参数估计的伪边际MCMC算法的MATLAB示例。 我们实施（*）粒子边缘MCMC算法（Andrieu和Roberts 2009），对非线性状态空间模型的参数执行精确的贝叶斯推断。 Andrieu和Roberts显着证明（另见Beaumont 2003），当似然函数近似时，使用似然函数的无偏估计量（例如使用顺序蒙特卡洛算法使用有限数量的粒子获得的估计量）足以获得精确的参数推论。插入到标准MCMC算法中（并且不考虑粒子数量）。 这就是为什么这类算法有时被称为“精确近似”的原因。 可以在我们的幻灯片中找到我们的示例以及方法，该方法在Darren Wilkinson的两篇博客文章中也得到了很好的说明，请参见下面的参考。 请注意，推理引擎（pseudomarginal.m）并不是很通用：即先验密度是硬编码的，即代码不是独立于问题的。 （*）这主要基于Fredrik Lindsten编写的代码，可从以下网站获得 参考 马萨诸塞州，博蒙特（Beaumont），马萨诸塞州，2003年。估算受基因监测的种群的人口增长或下降。 遗传学，164（3），第

参数估计 function [mu, sigma] = Bayesian_parameter_est(train_patterns, train_targets, sigma)

本文介绍含有一个或两个未知参数的正态分布

估计概率分布的参数

贝叶斯估计和最大似然估计的原理及代码matlab

参数估计 function [mu, sigma] = Bayesian_parameter_est(train_patterns, train_targets, sigma)