Я пытаюсь согласовать линейную регрессию с неинформативным априорным, как в книге, и мои числа не совпадают, и я не понимаю, почему.
Я пытаюсь найти среднее значение задней NIG для линейной регрессии, используя разложение qr или просто просто linalg.solve, поэтому я получаю те же числа, что и в примере с книгой.
Ссылка на данные: http://www.ceremade.dauphine.fr/~xian/BCS/caterpillar
Мой код:
#mass - data and y - target(last columns of data)
w_=scipy.linalg.inv(mass.T@mass)@mass.T@y
and I get w :
0 8.243695
1 -0.002875
2 -0.035048
3 0.027882
4 -0.466332
5 0.103799
6 0.075530
7 -0.260833
8 0.023532
9 -0.886833
10 -0.332745
Что похоже, но не идентично тому, что в книге.