R 코드에서 모델을 구조화하고 베이지안 모델의 베타를 찾는 방법은 무엇입니까?

Question

저는 Jags 모델을 구조화하고 베이지안 (Bayesian) 데이터 분석을 위해 베타 (priors)와 베타 (beta)를 찾으려고합니다. 내 모델의 예측 자 수는 x1, x2, x3이고 베르누이 분포 변수는 Y입니다. 사전 확률을 정의하는 방법 결과 Y에 영향을 미치는 세 가지 예측 변수에 대해 사전 확률을 정의하는 방법 P(Y=1|X1), P(Y=1|X2), P(Y=1|X3)? 나의 데이터는 매트릭스 nXr, n=1920 r=4 columnsX1, X2, X3 and Y에 근거하고 있습니다.

Answer 1

JAGS에서 GLM을 구조화하는 방법을 묻는 것처럼 들립니다. 매트릭스를

library('runjags') 
template.jags(Y ~ X1 + X2 + X3, data=nXr, family='binomial', write.data=FALSE) 
## Inspect and edit the JAGSmodel.txt file ## 
results <- run.jags("JAGSmodel.txt", data=nXr) 

주 NXR은 데이터 프레임 될 것으로 예상된다하지 : 만약 그렇다면, 가장 쉬운 방법은 같은 것을 사용하여이 작업을 수행 할 runjags 패키지의 template.jags 기능을 사용하는 아마 당신이 현재 가지고 있다고 말했듯이. 이것은 관련 매개 변수에 대한 (상대적으로 표준적인) 정보 제공 용 최소 우선 순위를 사용하지만 필요에 따라 사전 조정을 위해 생성 된 모델 파일을 편집하는 것이 좋습니다. 고정 효과에 대한 절편과 계수를 제외하고는 '베타 찾기'란 무엇을 의미하는지 모르겠습니다.

이것이 도움이되지 않는다면 질문에 더 많은 정보를 추가 할 필요가 있다고 생각합니다. 예를 들어 예측 자 X1-3에 대한 자세한 정보, 정확히 달성하려는 내용, 처음 몇 줄을 보여주는 것 귀하의 데이터 중 하나도 다치게하지 않을 것입니다.