Вопросы с тегом «jags»

«JAGS - это просто еще один сэмплер Гиббса. Это программа для анализа байесовских иерархических моделей с использованием моделирования методом Монте-Карло с цепью Маркова (MCMC), мало чем отличающегося от BUGS». (Http://mcmc-jags.sourceforge.net/)

4
OpenBugs против JAGS
Я собираюсь опробовать среду стиля BUGS для оценки байесовских моделей. Есть ли какие-то важные преимущества при выборе между OpenBugs или JAGS? Может ли один заменить другой в обозримом будущем? Я буду использовать выбранный Gibbs Sampler с R. У меня пока нет конкретного приложения, но я решаю, что ему ввести и …
41 r  software  bugs  jags  gibbs 

1
Для каких распределений параметры параметризации в BUGS и R различны?
Я нашел несколько дистрибутивов, для которых BUGS и R имеют разные параметризации: Normal, log-Normal и Weibull. Для каждого из них я понимаю, что второй параметр, используемый R, необходимо преобразовать в обратном направлении (1 / параметр), прежде чем использовать в BUGS (или в моем случае JAGS). Кто-нибудь знает исчерпывающий список этих …

2
Какие предыдущие распределения можно / нужно использовать для дисперсии в иерархической байесовской модели, когда средняя дисперсия представляет интерес?
В своей широко цитируемой статье априорные распределения для параметров дисперсии в иерархических моделях (916 цитата на Google Scholar) Гельман предлагает, что хорошими неинформативными априорными распределениями для дисперсии в иерархической байесовской модели являются равномерное распределение и половинное распределение. Если я правильно понимаю, это работает хорошо, когда параметр местоположения (например, среднее значение) …

3
Выбор байесовской переменной - действительно ли это работает?
Я подумал, что могу поиграть с некоторыми байесовскими переменными, после хорошего поста в блоге и связанных с ним статей. Я написал программу на rjags (где я довольно новичок) и получил данные о ценах на Exxon Mobil, а также некоторые вещи, которые вряд ли могут объяснить его доходность (например, цены на …

2
Параметры без определенных априоров в Stan
Я только начал учиться использовать Стэн и rstan. Если я не всегда был озадачен тем, как работают JAGS / BUGS, я думал, что вы всегда должны были определять какое-то предварительное распределение для каждого параметра в модели, из которой нужно извлечь. Похоже, что вам не нужно делать это в Stan на …

1
Регуляризованная байесовская логистическая регрессия в JAGS
Есть несколько математических работ, описывающих байесовское лассо, но я хочу протестировать правильный код JAGS, который я могу использовать. Может ли кто-нибудь опубликовать пример кода BUGS / JAGS, который реализует регуляризованную логистическую регрессию? Любая схема (L1, L2, Elasticnet) была бы отличной, но Лассо предпочтительнее. Мне также интересно, есть ли интересные альтернативные …

2
MCMC сходится к одному значению?
Я пытаюсь подобрать иерархическую модель, используя jags и пакет rjags. Моя переменная результата - у, которая представляет собой последовательность испытаний Бернулли. У меня есть 38 человек, которые выступают в двух категориях: P и M. На основании моего анализа, у каждого выступающего есть вероятность успеха в категории P из и вероятность …

1
Как генерировать прогнозы с помощью rjags?
Я использовал rjags для запуска MCMC на модели, указанной на языке JAGS. Есть ли хороший способ извлечь эту модель и выполнить с ней предсказания (используя апостериорные распределения моих параметров)? Я могу переопределить модель в R и подключить режимы своих параметров для постеров; Мне просто интересно, есть ли менее излишний способ …
12 r  jags 

2
Как настроить пуассон с нулевой раздувкой в ​​JAGS?
Я пытаюсь настроить модель Пуассона с нулевой раздувкой в ​​R и JAGS. Я новичок в JAGS, и мне нужно некоторое руководство о том, как это сделать. Я пытался со следующим, где у [я] является наблюдаемой переменной model { for (i in 1:I) { y.null[i] <- 0 y.pois[i] ~ dpois(mu[i]) pro[i] …

2
Как программы типа BUGS / JAGS автоматически определяют условные распределения для выборки Гиббса?
Похоже, что полные условия часто довольно трудно получить, но программы, такие как JAGS и BUGS, получают их автоматически. Может кто-нибудь объяснить, как они алгоритмически генерируют полные условия для любой произвольной спецификации модели?

1
Управление высокой автокорреляцией в MCMC
Я строю довольно сложную иерархическую байесовскую модель для мета-анализа с использованием R и JAGS. Упрощенно, два ключевых уровня модели имеют α j = ∑ h γ h ( j ) + ϵ j, где y i j - i- е наблюдение за конечной точкой (в данном случае , GM против …

3
Взвешенная обобщенная регрессия в BUGS, JAGS
В R«предварительном весе» мы можем glmрегрессировать через параметр весов . Например: glm.D93 <- glm(counts ~ outcome + treatment, family = poisson(), weights=w) Как это можно сделать в JAGSили BUGSмодели? Я нашел некоторые документы, обсуждающие это, но ни один из них не дает пример. Меня интересуют в основном примеры Пуассона и …

2
Иерархические модели для множественных сравнений - контекст с несколькими результатами
Я только что (пере) читал книгу Гелмана « Почему нам (обычно) не нужно беспокоиться о множественных сравнениях» . В частности, в разделе «Множественные результаты и другие проблемы» упоминается использование иерархической модели для ситуаций, когда существует несколько связанных показателей одного и того же человека / подразделения в разное время / условия. …

2
Как я могу смоделировать пропорции с BUGS / JAGS / STAN?
Я пытаюсь построить модель, в которой ответ является пропорцией (фактически это доля голосов, которую партия получает в избирательных округах). Его распределение не является нормальным, поэтому я решил смоделировать его с помощью бета-версии. У меня также есть несколько предикторов. Однако я не знаю, как написать это в BUGS / JAGS / …

2
Цензура / Усечение в ЯГС
У меня есть вопрос о том, как вписать проблему цензуры в JAGS. Я наблюдаю нормальную двумерную смесь, где значения Х имеют погрешность измерения. Я хотел бы смоделировать истинные базовые «средства» наблюдаемых цензурированных значений. ⌈ хт т у й+ ϵ ⌉ = xО Ь сек е г V е г ε …

Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.