Dies ist die Windows-App namens Bayesian Statistics, deren neueste Version als v2.4.0sourcecode.tar.gz heruntergeladen werden kann. Sie kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens „Bayesian Statistics with OnWorks“ kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie einen beliebigen OS OnWorks-Online-Emulator von dieser Website, aber einen besseren Windows-Online-Emulator.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Windows-Betriebssystem unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter und installieren Sie sie.
- 7. Laden Sie Wine aus den Software-Repositorys Ihrer Linux-Distributionen herunter. Nach der Installation können Sie dann auf die App doppelklicken, um sie mit Wine auszuführen. Sie können auch PlayOnLinux ausprobieren, eine schicke Schnittstelle über Wine, die Ihnen bei der Installation beliebter Windows-Programme und -Spiele hilft.
Wine ist eine Möglichkeit, Windows-Software unter Linux auszuführen, jedoch ohne Windows. Wine ist eine Open-Source-Windows-Kompatibilitätsschicht, die Windows-Programme direkt auf jedem Linux-Desktop ausführen kann. Im Wesentlichen versucht Wine, genügend Windows von Grund auf neu zu implementieren, damit alle diese Windows-Anwendungen ausgeführt werden können, ohne dass Windows tatsächlich benötigt wird.
SCREENSHOTS
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Bayesianische Statistik
BESCHREIBUNG
Dieses Repository enthält Folien und Code für einen vollständigen Aufbaukurs in Bayesscher Statistik. Die Bayessche Statistik ist ein Ansatz der Inferenzstatistik, der auf dem Theorem von Bayes basiert. Dabei wird verfügbares Wissen über Parameter in einem statistischen Modell mit Informationen aus Beobachtungsdaten aktualisiert. Das Hintergrundwissen wird als A-priori-Verteilung ausgedrückt und mit Beobachtungsdaten in Form einer Wahrscheinlichkeitsfunktion kombiniert, um die A-posteriori-Verteilung zu bestimmen. Die A-posteriori-Verteilung kann auch für Vorhersagen über zukünftige Ereignisse verwendet werden. Die Bayessche Statistik weicht von der klassischen Inferenzstatistik ab, die Wahrscheinlichkeitsaussagen über Parameter verbietet. Sie basiert auf der asymptotischen Auswahl unendlicher Stichproben aus einer theoretischen Population und der Ermittlung von Parameterwerten, die die Wahrscheinlichkeitsfunktion maximieren. Am bekanntesten ist der auf p-Werten basierende Signifikanztest auf der Nullhypothese (NHST).
Eigenschaften
- Hierarchische Modelle
- Bayesianische logistische Regression
- Bayesianische Regression mit Zähldaten: Poisson-Regression
- Gemeinsame Wahrscheinlichkeitsverteilungen
- Markov Chain Monte Carlo (MCMC) und Modellmetriken
- Modellvergleich: Kreuzvalidierung und andere Metriken
Programmiersprache
Julia
Kategorien
Diese Anwendung kann auch von https://sourceforge.net/projects/bayesian-statistics.mirror/ heruntergeladen werden. Sie wurde in OnWorks gehostet, um sie auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme aus ausführen zu können.
