标记为广义线性模型的帖子
具有有序分类结果的回归模型
- 2023 年 4 月 24 日
与统计学的许多领域一样，调查数据的语言也带有过载的词汇。在讨论调查设计时，您经常会听到基于设计的方法和基于模型的方法之间的对比，以用于 (i) 抽样策略和 (ii) 对相关数据进行统计推断。我们不会深入研究关于不同抽样策略的细节，例如：简单随机抽样、整群随机抽样或使用人口加权方案的分层随机抽样。关于这些策略的文献非常丰富，但在本笔记本中，我们将讨论何时以及为什么将模型驱动的统计推断应用于 李克特量表调查响应数据和其他类型的有序分类数据非常有用。
分层二项模型：大鼠肿瘤示例
- 2023 年 1 月 10 日
本简短教程演示了如何使用 PyMC 对贝叶斯数据分析第 3 版第 5 章中的大鼠肿瘤示例进行推断 [[Gelman等，2013 年]]。读者应该已经熟悉 PyMC API。
使用项目反应理论分析 NBA 犯规
- 2022 年 4 月 17 日
本教程展示了贝叶斯项目反应理论 [[Fox，2010 年]] 在使用 PyMC 的 NBA 篮球犯规数据中的应用。基于 Austin Rochford 的博文 NBA 犯规和贝叶斯项目反应理论。