rjags

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我想用rjags library(betareg) d = data.frame(p= sample(c(.1,.2,.3,.4),100, replace= TRUE), id = seq(1,100,1)) # I am looking to reproduce this regression with jags b=betareg(p ~ id, data= d,

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使用rjags定義條件線性高斯網絡

我正在努力使用rjags來定義條件線性高斯貝葉斯網絡。對於下面的淨（A CLG BN是通過具有兩個連續的正常和離散父（預測）一個連續的子節點（結果）所定義的），A是離散的，d和E連續：對於rjags模型，我supose我要的是節點E的參數進行數值節點A上定義需要：僞代碼 model { A ~ dcat(c(0.0948, 0.9052)) D ~ dnorm(11.870

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重建mcmc對象的變量

我使用rjags作爲採樣器。該模型定義了3個矩陣。函數coda.samples返回樣本列表。如果我拿第一個樣本列表，列名看起來像這樣： > colnames(output[[1]]) "A[1,1]" "A[2,1]" "A[1,2]" "A[2,2]" ... "B[1,1]" "B[2,1]" "B[3,1]" "B[4,1]" ... "C[1,1]" "C[2,1]" 很明顯，A

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貝葉斯t檢驗假設

下午好，我知道，傳統的獨立t檢驗假設方差齊性（即，在組相等的方差）和殘差的正常性。他們通常使用levene的方差齊性檢驗和shapiro-wilk檢驗和qqplots進行正態性假設檢驗。我必須檢查貝葉斯獨立t檢驗的哪些統計假設？我怎麼可以用R和R來檢查他們？

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翻譯glmer（二項式）到尖齒包括一個相關的隨機效應（時間）

語境：我有個人在那裏從0-4（4級爲最高風險給出等級12項風險評估）。風險評估可以針對每個人進行多次（最多= 19，但大多數只有少於5次）。風險的基準水平因人而異，因此我正在尋找隨機截距模型，但也需要反映風險的動態性，即將「時間」添加爲隨機係數。結果是二進制的：進一步違規（FO.bin）發生在測量水平，將意味着我基本上是在尋找具有一個或多個內發生的動態變化12項內容以及他們如何在測量期間對