คำถามติดแท็ก winbugs

คำถามนี้เป็นการติดตามด้านเทคนิคของคำถามนี้ ฉันมีปัญหาในการทำความเข้าใจและจำลองแบบจำลองที่แสดงในRaftery (1988): การอนุมานสำหรับพารามิเตอร์binomial : แนวทาง Bayes แบบลำดับชั้นNNNใน WinBUGS / OpenBUGS / JAGS มันไม่เพียงเกี่ยวกับรหัสเท่านั้นดังนั้นควรอยู่ในหัวข้อที่นี่ พื้นหลัง ให้เป็นชุดของการนับความสำเร็จจากการกระจายทวินามด้วยไม่รู้จักNและθ นอกจากนี้ฉันคิดว่าNตามการกระจายของปัวซองด้วยพารามิเตอร์μ (ดังที่กล่าวไว้ในบทความ) จากนั้นแต่ละx ฉันมีการกระจาย Poisson ที่มีค่าเฉลี่ยλ = μ θ ฉันต้องการที่จะระบุไพรเออร์ในแง่ของλและθx=(x1,…,xn)x=(x1,…,xn)x=(x_{1},\ldots,x_{n})NNNθθ\thetaNNNμμ\muxixix_{i}λ=μθλ=μθ\lambda = \mu \thetaλλ\lambdaθθ\theta สมมติว่าผมไม่ได้มีความรู้ใด ๆ ก่อนที่ดีเกี่ยวกับหรือθผมต้องการที่จะกำหนดไพรเออร์ที่ไม่แสดงข้อมูลทั้งλและθ พูด, ไพรเออร์ของฉันλ ~ G เมตรเมตร ( 0.001 , 0.001 )และθ ~ U n ฉันฉo R เมตร ( 0 …

16 bayesian  binomial  hierarchical-bayesian  winbugs 

ขณะนี้มีวิธีการต่าง ๆ ในการทำการวิเคราะห์อภิมานเครือข่ายหรือเปรียบเทียบการรักษาแบบผสม รายการที่ใช้บ่อยที่สุดและเข้าถึงได้อาจเป็นสิ่งต่อไปนี้: ในกรอบ Bayesian : วิธีการปฏิสัมพันธ์ออกแบบโดยการรักษาใน WinBUGS (เช่นJackson et al ); การสร้างแบบจำลอง Bayesian แบบแขนตามลำดับชั้นใน WinBUGS (เช่นZhao et al ); การแยกแบบลำดับขั้น (เช่นการแยกโหนด) การสร้างแบบจำลองแบบเบย์โดยใช้ WinBUGS หรือผ่านgemtcและrjagsใน R (เช่นDias et alหรือvan Valkenhoef et al ); การประมาณ Laplace ซ้อนกัน (INLA) ใน WinBUGS (เช่นSauter et al ); ในกรอบบ่อย : การวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบแฟคทอเรียลใน SAS (เช่นPiepho ); …

12 r  stata  sas  winbugs  network-meta-analysis 

จะเกิดอะไรขึ้นเมื่อคุณไม่มีแนวคิดเกี่ยวกับการกระจายพารามิเตอร์ เราควรใช้วิธีใด เวลาส่วนใหญ่ของเรามุ่งไปที่ขีดล่างหากตัวแปรบางตัวมีอิทธิพลเหนือการมีอยู่ / ไม่มีชนิดที่แน่นอนและตัวแปรนั้นได้รับการยอมรับหรือไม่ตามความสำคัญของตัวแปร ซึ่งหมายความว่าส่วนใหญ่เราไม่ได้คิดเกี่ยวกับการแจกแจงแบบ expetcted พารามิเตอร์ควรมี มันถูกต้องหรือไม่ที่จะสมมติว่าพารามิเตอร์ทั้งหมดเป็นไปตามการแจกแจงปกติเมื่อทุกอย่างที่ฉันรู้คือว่า b1, b2, b3 และ b4 ควรแตกต่างกันระหว่าง -2 ถึง 2 และ b0 สามารถแตกต่างกันระหว่าง -5 และ 5? model { # N observations for (i in 1:N) { species[i] ~ dbern(p[i]) logit(p[i]) <- b0 + b1*var1[i] + b2*var2[i] + b3*var3[i] + b4*var4[i] } # …

10 r  bayesian  mcmc  bugs  winbugs 

ฉันเป็นผู้ใช้ใหม่ของ WinBUGS และมีคำถามหนึ่งข้อสำหรับความช่วยเหลือของคุณ หลังจากใช้รหัสต่อไปนี้ผมได้ค่าพารามิเตอร์ของbeta0ผ่านbeta4(สถิติ, ความหนาแน่น) แต่ผมไม่ทราบว่าจะได้รับการคาดการณ์ของมูลค่าสุดท้ายของhซึ่งผมตั้งค่าให้NAกับรูปแบบในรหัส ทุกคนสามารถให้คำแนะนำแก่ฉันได้หรือไม่? คำแนะนำใด ๆ ที่จะได้รับการชื่นชมอย่างมาก model { for(i in 1: N) { CF01[i] ~ dnorm(0, 20) CF02[i] ~ dnorm(0, 1) h[i] ~ dpois (lambda [i]) log(lambda [i]) <- beta0 + beta1*CF03[i] + beta2*CF02[i] + beta3*CF01[i] + beta4*IND[i] } beta0 ~ dnorm(0.0, 1.0E-6) beta1 ~ dnorm(0.0, …

10 bayesian  bugs  prediction  winbugs