คำถามติดแท็ก jags

ฉันกำลังพยายามปรับโมเดลที่ไม่ต่อเนื่องใน R แต่ฉันไม่แน่ใจว่าจะทำอย่างไร ฉันได้อ่านแล้วว่าคุณสามารถจัดระเบียบตัวแปรตามในแถวต่างกันหนึ่งตัวสำหรับแต่ละการสังเกตเวลาและการใช้glmฟังก์ชั่นที่มีลิงค์ logit หรือ cloglog ในแง่นี้ฉันมีสามคอลัมน์: ID, Event(1 หรือ 0 ในแต่ละช่วงเวลา) และTime Elapsed(ตั้งแต่จุดเริ่มต้นของการสังเกต) รวมทั้ง covariates อื่น ๆ ฉันจะเขียนรหัสเพื่อให้พอดีกับรุ่นได้อย่างไร ตัวแปรตามคืออะไร ฉันเดาว่าฉันสามารถใช้Eventเป็นตัวแปรตามและรวมTime Elapsedอยู่ใน covariates แต่สิ่งที่เกิดขึ้นกับID? ฉันต้องการมันไหม ขอบคุณ

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

Gelman & Hill (2006) พูดว่า: ใน Bugs ผลลัพธ์ที่หายไปในการถดถอยสามารถจัดการได้อย่างง่ายดายโดยเพียงแค่รวมเวกเตอร์ข้อมูล, NA และทั้งหมด บักเป็นแบบจำลองตัวแปรผลลัพธ์อย่างชัดเจนและดังนั้นจึงเป็นเรื่องเล็กน้อยที่จะใช้โมเดลนี้ในการกำหนดค่าที่ขาดหายไปในแต่ละรอบ นี่เป็นวิธีที่ง่ายในการใช้ JAGS ในการทำนายผล แต่การสังเกตด้วยผลลัพธ์ที่หายไปยังส่งผลต่อการประมาณพารามิเตอร์ด้วยหรือไม่ หากเป็นเช่นนั้นจะมีวิธีง่ายๆในการเก็บการสังเกตเหล่านี้ไว้ในชุดข้อมูลที่ JAGS เห็น แต่จะไม่ส่งผลกระทบต่อค่าประมาณพารามิเตอร์หรือไม่ ฉันกำลังคิดเกี่ยวกับฟังก์ชั่นการตัด แต่มีให้เฉพาะใน BUGS ไม่ใช่ JAGS

10 missing-data  bugs  jags 

ปัญหา ฉันต้องการอนุมานเกี่ยวกับระบบที่คล้ายคลึงกันเพื่อตายด้วยจำนวนด้านที่ไม่รู้จัก ตายถูกม้วนหลายครั้งหลังจากนั้นฉันต้องการอนุมานการกระจายความน่าจะเป็นเหนือพารามิเตอร์ที่สอดคล้องกับจำนวนด้านที่มีตายθ ปรีชา หากหลังจาก 40 ม้วนคุณสังเกตเห็น 10 สีแดง, 10 บลูส์, 10 กรีนและ 10 สีเหลืองดูเหมือนว่าθควรสูงสุดที่ 4 และอคติของการหมุนแต่ละด้านจะมีการจัดกึ่งกลางที่ 1/4 θมีขอบเขตล่างที่ไม่สำคัญเป็นจำนวนด้านต่าง ๆ ที่สังเกตได้ในข้อมูล ขอบเขตบนยังไม่ทราบ อาจมีด้านที่ห้าซึ่งอาจมีอคติต่ำ ยิ่งคุณสังเกตเห็นข้อมูลที่ขาดหมวดหมู่ที่ห้ายิ่งความน่าจะเป็นด้านหลังของ of = 4 ยิ่งสูงขึ้น เข้าใกล้ ฉันใช้ JAGS สำหรับปัญหาที่คล้ายกัน (ผ่าน R และ rjags) ซึ่งดูเหมือนเหมาะสมที่นี่ ด้วยความเคารพต่อข้อมูลให้พูดobs <- c(10, 10, 10, 10)สอดคล้องกับการสังเกตในตัวอย่างข้างต้น ผมคิดว่าข้อสังเกตที่ควรจะสร้างแบบจำลองที่มีการกระจายพหุนามobs ~ dmulti(p, n)ที่และp ~ ddirch(alpha)n <- …

9 r  probability  bayesian  jags 

ปิด. คำถามนี้เป็นคำถามปิดหัวข้อ ไม่ยอมรับคำตอบในขณะนี้ ต้องการปรับปรุงคำถามนี้หรือไม่ อัปเดตคำถามดังนั้นจึงเป็นหัวข้อสำหรับการตรวจสอบข้าม ปิดให้บริการใน2 ปีที่ผ่านมา R ดูเหมือนว่าจะสามารถที่จะมีความสุขเอาท์พุทแปลงสรุปจากbugsและjagsวัตถุที่สร้างขึ้นโดยฟังก์ชั่นR2WinBUGS :: ข้อบกพร่องและR2jags: Jags อย่างไรก็ตามฉันใช้rjagsแพ็คเกจ เมื่อฉันพยายามพล็อตผลลัพธ์ของฟังก์ชันrjags::coda.samplesโดยใช้R2WinBUGS::plot.mcmc.listผลลัพธ์คือพล็อตการวินิจฉัย (ความหนาแน่นของพารามิเตอร์, อนุกรมเวลาของโซ่, ความสัมพันธ์อัตโนมัติ) สำหรับแต่ละพารามิเตอร์ ด้านล่างนี้คือประเภทของพล็อตที่ผมอยากจะผลิตจากกวดวิชาแอนดรูว์เกลแมนของ"วิ่ง WinBuugs และ OpenBugs จาก R" plot.pugsเหล่านี้ถูกผลิตโดยใช้ ปัญหาคือว่าplot.bugsใช้bugsวัตถุเป็นอาร์กิวเมนต์ในขณะที่ใช้เวลาการส่งออกของplot.mcmc.listcoda.samples นี่คือตัวอย่าง (จากcoda.samples): library(rjags) data(LINE) LINE$recompile() LINE.out <- coda.samples(LINE, c("alpha","beta","sigma"), n.iter=1000) plot(LINE.out) สิ่งที่ฉันต้องการก็คือ วิธีสร้างพล็อตสรุปสรุปแบบหน้าเดียวที่คล้ายกับข้อมูลที่คล้ายกับที่สร้างโดย plot.bugs ฟังก์ชั่นที่จะแปลงLINE.outเป็นวัตถุบั๊กหรือ

9 r  data-visualization  jags  bugs