저는 JAGS에 비교적 익숙하며 R 패키지 jagsUI를 통해 실행합니다. 점유 모델을 구축하고 있지만 결과를 요약하고 싶습니다. 그래서 0과 1의 행렬이 있습니다 # Bundle data and summarize data bundle
str(win.data <- list(y = mat1, M = nrow(mat1), T = ncol(mat1)))
#
종속성으로 rjags을 사용하는 R 패키지를 작성 중입니다. 내 보낸 함수는 rjags::jags.model("myModel.JAGS") 내부적으로 호출해야합니다. 나는 그것이 stricto - sensu "스크립트"없는 경우에도 exec 폴더 내의 myModel.JAGS 파일을 번들로한다처럼 는 느낌. 어떻게 접근해야합니까? 나는 #'@export
my
R JAGS의 간단한 질문에 당황 스럽습니다. 예를 들어, 10 개의 매개 변수가 있습니다. d [1], d [2], ..., d [10]. 데이터에서 직관적으로 증가해야합니다. 그래서 저는 그것들에 제약 조건을 넣고 싶습니다. '이 일 d[1]~dnorm(0,0.0001)
for (j in 2:10){
d[j]~dnorm(0,0.0001
에 대해 지정합니다. y의 종속 변수에 대한 데이터가 있습니다.이 값은 공변수 인 x1 및 x2의 함수로 모델링 할 수 있습니다. y 및 x1이 "플롯"수준에서 관찰되고, x2이 "사이트"수준에서 관찰된다. 플롯은 사이트 내에서 계층 적으로 중첩됩니다. 연관된 공변량 데이터가있는 y에 대한 100 가지 관측치가 있습니다. #generate covariate
아래의 로지스틱 회귀 모델에 대해 n (y)에 대한 정수가 아닌 값을 사용하여 사후에서 샘플을 추출 할 수 있기를 원합니다. 이것은 부분 데이터가 가능하거나 다운 웨이트가 바람직 할 때 이러한 종류의 모델에서 발생할 수 있습니다. model <- function() {
## Specify likelihood
for (i in 1:N1) {
이것은 아마 중요하지 않지만 잠시 동안 궁금해했던 내용입니다. 에 장애가 있었던/버그에서 모델을 구성 할 때, 나는 처음에 pow() 기능을 사용하여 전력 변환을 처리 할 수 배웠습니다 (예를 들어 정규 분포에 정밀 매개 변수에 표준 편차 변환하는 tau <- pow(sigma, -2))하지만 매우 자주, 나는 겁니다를 대신 간단한 산술 연산자를 사용하
저는 JAGS를 처음 사용하며 R2jags 패키지를 통해 R에서 모델을 실행하고 있습니다. 모델 코드 카이 제곱 차이 측정 값이 model {
....
for(g in 1:G) {
for (t in 1:T) {
...
E[g,t] <- pow((y[g,t] - eval[g,t]),2)/eval[g,t]
...
rjags을 샘플러로 사용하고 있습니다. 모델에는 3 개의 행렬이 정의되어 있습니다. coda.samples 함수는 샘플 목록을 반환합니다. 내가 처음 샘플 목록을 경우 열 이름은 다음과 같이 보일 : > colnames(output[[1]])
"A[1,1]" "A[2,1]" "A[1,2]" "A[2,2]" ...
"B[1,1]" "B[2,1]" "B[
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|X
여기 누군가 문제 해결을 도울 수 있는지 궁금합니다. 아래의 포아송 로그 정규 모델에 대한 적합성 평가를 수행하고 싶습니다 (이것은 단순한 테스트 모델입니다). 모델을 실행하는 sum (resi []) 및 fit.new < - sum (resi.new []) 행의 피팅을 <으로 주석 처리하지만 후부 예측 검사를 수행하기 위해 해당 값이 필요합니다. 이것이