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定义条件线性高斯网络

我正在努力使用rjags来定义条件线性高斯贝叶斯网络。对于下面的净（A CLG BN是通过具有两个连续的正常和离散父（预测）一个连续的子节点（结果）所定义的），A是离散的，d和E连续：对于rjags模型，我supose我要的是节点E的参数进行数值节点A上定义需要：伪代码 model { A ~ dcat(c(0.0948, 0.9052)) D ~ dnorm(11.870

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重建mcmc对象的变量

我使用rjags作为采样器。该模型定义了3个矩阵。函数coda.samples返回样本列表。如果我拿第一个样本列表，列名看起来像这样： > 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]" 很明显，A

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贝叶斯t检验假设

下午好，我知道，传统的独立t检验假设方差齐性（即，在组相等的方差）和残差的正常性。他们通常使用levene的方差齐性检验和shapiro-wilk检验和qqplots进行正态性假设检验。我必须检查贝叶斯独立t检验的哪些统计假设？我怎么可以用R和R来检查他们？

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翻译glmer（二项式）到尖齿包括一个相关的随机效应（时间）

语境：我有个人在那里从0-4（4级为最高风险给出等级12项风险评估）。风险评估可以针对每个人进行多次（最多= 19，但大多数只有少于5次）。风险的基准水平因人而异，因此我正在寻找随机截距模型，但也需要反映风险的动态性，即将“时间”添加为随机系数。结果是二进制的：进一步违规（FO.bin）发生在测量水平，将意味着我基本上是在寻找具有一个或多个内发生的动态变化12项内容以及他们如何在测量期间对