文件名称：statmodeling:研讨会“使用R和Stan进行统计建模”，柏林，2021年3月29日至20日
文件大小：7.95MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-21 08:26:34
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使用R和Stan进行统计建模 丹尼斯·科恩（Denis Cohen） 抽象的 统计模型已在社会科学中广泛用于度量，预测和假设检验。 尽管流行的统计软件包涵盖了越来越多的预先实现的模型类型，但是实质性研究领域的多样化和数据结构的日益复杂性驱使对定制建模解决方案的持续高需求。 实施此类定制解决方案要求研究人员建立自己的模型，并使用它们来获得对实质性利益数量的可靠估计。 贝叶斯方法为这些任务提供了强大而通用的基础结构。 然而，看似高昂的进入成本仍然阻止许多社会科学家完全接受贝叶斯方法。 为了克服这些最初的障碍并为参与者提供自定义统计建模所需的技能，为期两天的研讨会为使用R和Stan的统计建模提供了高级介绍。 在针对广义线性模型的基本机制和贝叶斯推理的核心概念进行了有针对性的回顾之后，本课程向参与者介绍了Stan，后者是统计建模和贝叶斯统计推断的平台。 参与者将概述编程语言，R接口RStan以
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statmodeling-main
----.gitignore(40B)
----NAMESPACE(31B)
----R()
--------statmodeling.R(553B)
----data()
--------lab5.RData(2.3MB)
--------lm_stan.RData(3.39MB)
--------gles.dta(55KB)
----.Rbuildignore(28B)
----man()
--------examples()
--------statmodeling.Rd(964B)
----inst()
--------tutorials()
----readme.md(8KB)
----statmodeling.Rproj(356B)
----DESCRIPTION(2KB)
----.gitattributes(66B)
----readme.Rmd(8KB)