【摘 要】
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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
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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。
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