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贝叶斯视角下的全球变暖分析

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简介:
本文章从贝叶斯统计学角度出发,探讨和分析全球变暖现象,结合概率模型评估气候变化趋势及其不确定性。 贝叶斯全球变暖项目是对世界各地全球变暖速度进行的贝叶斯分析,专为贝叶斯统计课程设计完成。该项目包括:1) 三个 JAGS 线性回归模型;2) 可读取数据、在模型上运行 MCMC 并绘制图形的 R 脚本;3) 描述结果的论文。 安装步骤: - 安装 R、JAGS 和 LaTeX。 - 在 R 提示符下,调用 `install.packages(ncdf, R2jags, ggplot2, ggmap)` 下载所需包。 - 将 GISTEMP 数据下载并放入项目的 data/ 子目录中(若该子目录不存在,则需创建)。 运行步骤: - 在 code/ 目录下,通过调用 `Rscript climate.R` 运行 R 脚本。这将打印不同模型的输出,并将数字保存到 /paper/figs/ - 若要制作论文,请转至 paper/ 并依次执行以下命令:pdflatex document.tex、bibtex document、pdflatex

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    本文章从贝叶斯统计学角度出发,探讨和分析全球变暖现象,结合概率模型评估气候变化趋势及其不确定性。 贝叶斯全球变暖项目是对世界各地全球变暖速度进行的贝叶斯分析,专为贝叶斯统计课程设计完成。该项目包括:1) 三个 JAGS 线性回归模型;2) 可读取数据、在模型上运行 MCMC 并绘制图形的 R 脚本;3) 描述结果的论文。 安装步骤: - 安装 R、JAGS 和 LaTeX。 - 在 R 提示符下,调用 `install.packages(ncdf, R2jags, ggplot2, ggmap)` 下载所需包。 - 将 GISTEMP 数据下载并放入项目的 data/ 子目录中(若该子目录不存在,则需创建)。 运行步骤: - 在 code/ 目录下,通过调用 `Rscript climate.R` 运行 R 脚本。这将打印不同模型的输出,并将数字保存到 /paper/figs/ - 若要制作论文,请转至 paper/ 并依次执行以下命令:pdflatex document.tex、bibtex document、pdflatex
  • 卡尔曼滤波
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    本文从贝叶斯统计的角度探讨卡尔曼滤波算法,分析其在预测与更新状态估计中的概率解释,并讨论该方法在现代信号处理和控制理论领域的应用。 卡尔曼滤波器是一种特定形式的贝叶斯方法。想要进一步了解卡尔曼滤波吗?
  • 网络与R语言实例——牛津大学__网R语言_网络_R语言_
    优质
    本书从牛津大学的研究视角出发,运用R语言详细解析贝叶斯网络理论及其应用实例,涵盖贝叶斯统计模型和网络构建等内容。 讲解如何使用R语言构建贝叶斯网络的文章非常实用,并包含了一些具体的案例分析。
  • 数据
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    《数据的贝叶斯分析》是一本介绍如何运用贝叶斯统计方法进行数据分析和推断的书籍。它不仅阐述了贝叶斯理论的基础知识,还提供了丰富的实例来展示其在实际问题中的应用。无论是初学者还是专业人士都能从本书中获得宝贵的知识与见解。 贝叶斯思想在《数据分析:贝叶斯方法 第三版》一书中表现良好,在大数据分析中也展现了其优势。
  • Python中
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    《Python中的贝叶斯分析》是一本介绍如何利用Python进行概率统计与数据分析的书籍,重点讲解了贝叶斯理论及其在实际问题中的应用。 《贝叶斯分析与Python》是一本专注于使用Python进行贝叶斯统计分析的书籍,由Packt Publishing在2016年出版。作为一种强大的编程语言,Python因其丰富的库支持和易读性,在数据科学领域扮演着重要角色;而贝叶斯分析则是一种处理不确定性和概率推理的方法,在机器学习、人工智能及复杂数据分析中得到广泛应用。 该书的核心思想在于通过先验概率与观测数据来更新我们对未知参数的信念,并形成后验概率分布。这种分析方式允许在不确定性情况下做出决策,且随着新数据积累不断优化模型。Python中的PyMC3、pymc、Statsmodels和pystan等库为实现贝叶斯分析提供了便捷工具。 本书可能涵盖以下主要知识点: 1. **贝叶斯定理**:解释如何根据先验概率与似然性更新后验概率。 2. **概率模型**:介绍构建和理解离散及连续随机变量、联合分布、条件分布以及边缘分布的方法。 3. **采样方法**:讲解马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)技术,如Metropolis-Hastings算法与Gibbs采样等,以近似后验概率分布。 4. **PyMC3库使用详解**:深入探讨贝叶斯统计建模的高级接口——PyMC3,方便定义复杂模型并进行推断。 5. **应用案例分析**:展示回归、分类问题、生存分析及贝叶斯网络等实际应用场景中的贝叶斯方法运用。 6. **假设检验与模型比较**:讨论如何使用贝叶斯方法执行假设检验,并通过贝叶斯因子或预测性能评估不同统计模型的优劣。 7. **参数调优(贝叶斯优化)**:介绍高维空间和黑盒函数中的应用,用于优化复杂系统内的参数设置。 8. **贝叶斯预测技术**:讲解如何利用后验分布进行预测,并对不确定性做出合理估计。 9. **可视化与结果解释**:指导有效展示模型性能及局限性的方法。 此外,《贝叶斯分析与Python》还可能探讨更高级的主题,如非参数方法、深度学习中的应用以及复杂系统推理等。通过本书的学习,读者能够掌握使用Python进行贝叶斯统计分析的技能,并将其应用于实际项目中解决各种数据分析问题。对于希望提升数据科学能力的开发者和专业人士而言,《贝叶斯分析与Python》是一份宝贵的资源。
  • LDA: 实现方法
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    本篇文档介绍LDA模型中变分贝叶斯算法的具体实现方式,通过详细解释其原理和步骤,帮助读者深入理解主题建模技术。 LDA 变分贝叶斯实现的细节如下: 输入格式: 每行对应一个文档,数字是词ID。 例如: 1 1 2 3 1 3 2 3 4 1 2 5 3 1 2 3 3 使用方法: .ilda -I brown.txt.train -T brown.txt.test -o model -k 100 -i 100 -r 1e-5 此命令从名为brown.txt.train的文件中学习一个包含100个主题的LDA模型,设置迭代次数为100次,并且收敛半径设为1e-5。使用训练好的模型对 brown.txt.test 文件进行测试,计算VFE和Perplexity值。 超参数输出到model {Al, bt} 中 学习后的变量参数输出到 model {Alp, btp, thp, php} 中 #### 设置 #### Model : mo
  • Matlab2.rar_文档类_朴素_Matlab实现__
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    本资源为一个关于使用MATLAB实现朴素贝叶斯分类算法的文件包。内容涵盖了贝叶斯统计理论在编程中的应用,适合对机器学习和数据分析感兴趣的用户研究与学习。 使用MATLAB语言编写朴素贝叶斯分类器对文档进行自动分类。
  • 预测模型
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    贝叶斯预测模型是一种统计学方法,利用贝叶斯定理进行数据分析和预测。该模型结合先验知识与观测数据,适用于不确定性推理、机器学习等领域,提供一种动态调整参数的有效手段。 贝叶斯预测模型是基于贝叶斯统计的一种预测方法。与传统统计方法不同,贝叶斯统计不仅依赖于模型和数据的信息,还充分考虑了先验知识的影响。
  • 网络模型
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    贝叶斯网络模型分析是一门利用概率图模型进行数据分析和推理的技术。通过构建有向无环图来表示变量间的依赖关系,该方法能够有效地处理不确定性,并支持复杂的因果关系研究。 这段文字介绍的是贝叶斯网络模型及其基本的学习模式,并且包含了该模型的基本应用方法。