Общая численность населения России на 1 января 2016 года составляет 146 519 759 человек (с Крымом) по данным [1-Росстат] (согласно данным о предварительной оценке численности населения на 01.01.2016). ии на 1 января 2015 года составляла 146 267 288 человек. 1.41% или 32 421 чел. Далее Северо-Кавказский федеральный округ с ростом на 0.61% или 58...
我回答了你的第一个问题。我真的不明白关于标志的问题。 找到理论工作的条数？我立即拒绝了它。
"最初的目的是为了调和直线和价格系列。- 如果贝叶斯回归是一条直线，那么它就真的不行了。
如果它与直线兼容，众所周知的最小二乘法线性回归（LOS）就足够了。此外，通过ANC方法，可以与任何曲线结合。在已知的所有代码中，而不是数字1，2，3...曲线的值被使用。
甚至可以有一个未知形式的曲线（多项式）--多项式回归，代码库里有这方面的代码。
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迹象表明。这就是贝叶斯回归的基础。特质被定义，其存在以一定的概率将一个样本分配到一个特定的类别。有了几个特征和它们的概率，最后的概率是用贝叶斯公式计算的。
"足够多的弱依赖性随机变量的总和，其大小大致相同（没有一个成分对总和有决定性的贡献），其分布接近于正态。"（维基百科）
你为什么会这样想？一点也不。你不需要考虑这个问题，这就像定义贝叶斯回归的范围。
我们需要确定计算贝叶斯回归所需的特征。这是第一个问题，即如何制作一个正方形的圆。这时你可能会意识到，贝叶斯回归根本不适合。但我们不在乎......必须要做一些事情。假设一行的价格值和第二行（在我们的例子中是线）的重合将对应于最大可能性。而最大的一个一个的路径将是1/n（n-条数）。虽然这种方法就像在水中用干草叉作画一样。所以我们应该发明一些公式，在参数0时给出1/n，在参数增加时趋向于0。然后我们写下baes公式，并将我们之前发明的公式替换为概率。接下来，我们需要找到所得函数的最大值。可能是取其导数，将其等同于零......
其结果将与线性回归 几乎相同，因为最初的目的是将直线和价格系列结合起来。
在阅读了一些文献后，我们可以清楚地看到，在贝叶斯回归中，线性回归系数的估计是基于对其分布的先验知识和误差的正态性假设。其他一切与通常的线性回归中的系数的ANC估计相同。是否将其应用于市场，取决于你。
在读了一点数学知识后，就会发现在贝叶斯回归中，对线性回归系数的估计是基于对其分布的先验知识和对误差的正态性假设。其他一切与通常的线性回归中的系数的ANC估计相同。是否将其应用于市场，取决于你。
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"足够多的弱依赖性随机变量的总和，具有大致相同的大小（没有一个总和占主导地位，对总和没有决定性的贡献），其分布接近正态。"（维基百科）。
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这是从哪里来的？
英文 维基的文章和一些关于这个问题的讲座。MNC被贝叶斯推理与似然最大化所取代。
我认为你混淆了贝叶斯定理在事件发生概率的后验估计上的应用和贝叶斯回归中的应用。虽然两者都是基于概率的贝叶斯方法。
英文 的维基文章和一些关于这个问题的讲座。MNC被贝叶斯推理与似然最大化 所取代。
我认为你混淆了贝叶斯定理在事件发生概率的后验估计上的应用和贝叶斯回归中的应用。虽然两者都是基于概率的贝叶斯方法。
而这里有什么、怎么会有混淆呢？
可能性有多大？
...外汇数据具有正态分布，因此是贝叶斯回归的领域。
在某些时期，"外汇数据"（让我们假设它是价格）可能具有正态分布，但这显然不是趋势的情况--也许存在正态（？）和其他分布的混合。
我们可以假设，在价格序列中，存在着分布（或其混合物）的顺序变化，不一定是正态分布。
对价格序列进行任何回归都是没有意义的，因为价格序列是非平稳的。在俄语中，这意味着在一个样本上计算的回归系数将与另一个样本上的回归系数不一致。
18号文件中没有涵盖任何内容。它完全可以被线性回归 和费波水平所取代。你不能进行正常的对话，你没有任何建设性的对话。你甚至还没有证明你了解18岁是什么以及它的作用。
用一个简单的例子评估（18）的力量，数据来自这里http://www.statdata.ru/russia， 什么回归可以复制这样的事情？你可以将所有10种顶级回归方法插入http://datareview.info/article/10-tipov-regressii-kakoy-vyibrat/
...什么回归可以复制这样的东西？你可以将所有10种顶级回归方法插入http://datareview.info/article/10-tipov-regressii-kakoy-vyibrat/
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