我正在制作用于吉布斯采样的Rcpp代码。在代码里面，我首先要创建一个三维数组，其中行数=迭代次数（500），列号=参数数量（4），切片数量=链数（3）。我这样写： #include <RcppArmadillo.h>
#include <math.h>
// [[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]]
using namespace Rcpp;
using na
对于下面的逻辑回归模型，我希望能够使用n（和y）的非整数值从后验进行采样。当部分数据可用或希望降低体重是可取的时，这可以发生在这种模型中。 model <- function() {
## Specify likelihood
for (i in 1:N1) {
y[i] ~ dbin(p[i], n[i])
logit(p[i]) <- log.alp
一个情节我还在学习更多关于BSTS包，所以我，使用R AirPassengers DataSet和学习沿预测创建BSTS型号， ###library(lubridate)
###library(bsts)
###library(dplyr)
###library(ggplot2)
###Load the data
data("AirPassengers")
Y <- win