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基于MCMC算法的Logistic回归模型的参数估计——以智能睡眠手环为例

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马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)是目前运用最广泛的统计算法之一,它可以把随机样本从复杂的分布中提取出来.它为建立实用的统计模型提供了有效的工具,正是MCMC方法使得许多贝叶斯统计问题得到有效的解决.本文以睡眠手环数据为例,运用随机游动Metropolis-Hastings算法,以正态分布为建议分布,对Logistic回归模型进行参数估计.基于Pymc3的基础框架构造睡眠模型,结果表明建立的模型可以为睡眠时间概率提供合理的预测.
Parameter Estimation of Logistic Regression Model Based on MCMC Algorithm——Take Smart Sleep Bracelet as an Example

赵斯颖

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西安财经大学统计学院,西安 710000

MCMC 后验分布 M-H算法 Pymc3

2022

10.3969/j.issn.1007-1423.2022.15.009

现代计算机
中大控股

现代计算机

影响因子：0.292
ISSN：1007-1423
年,卷(期)：2022.28(15)
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