Запитання з тегом «bugs»

Я збираюся випробувати середовище стилю BUGS для оцінки байесівських моделей. Чи є якісь важливі переваги, які слід врахувати при виборі між OpenBugs або JAGS? Чи одна ймовірність замінити іншу в осяжному майбутньому? Я буду використовувати обраний Gibbs Sampler з R. У мене ще немає конкретного додатку, але я швидше вирішую, …

41 r  software  bugs  jags  gibbs 

Я знайшов деякі дистрибутиви, для яких BUGS та R мають різні параметризації: Normal, log-Normal та Weibull. Для кожного з них я вважаю, що другий параметр, який використовується R, повинен бути перетворений в обернене (1 / параметр) перед тим, як використовувати його в BUGS (або в моєму випадку JAGS). Хтось знає …

31 r  distributions  bugs  jags  parameterization 

Я поясню свою проблему на прикладі. Припустимо, ви хочете передбачити дохід фізичної особи за деякими ознаками: {Вік, стать, країна, регіон, місто}. У вас такий навчальний набір даних train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train CountryID RegionID …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

Привіт, майстри програмування статистичних гуру та R, Мені цікаво моделювати захоплення тварин як залежність від умов навколишнього середовища та дня року. Як частина іншого дослідження, я зафіксував кількість знімань за ~ 160 днів протягом трьох років. Кожен з цих днів у мене температура, кількість опадів, швидкість вітру, відносна вологість тощо. …

16 r  mixed-model  autocorrelation  bugs  panel-data 

Мені було цікаво, який програмний статистичний пакет ви рекомендуєте для виконання байєсівських висновків. Наприклад, я знаю, що ви можете запускати openBUGS або winBUGS як автономні або ви можете також викликати їх від R. Але R також має кілька власних пакетів (MCMCPack, BACCO), які можуть робити байєсівський аналіз. Хто-небудь має пропозиції …

14 r  probability  bayesian  inference  bugs 

Зачинено. Це питання поза темою . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб воно було тематичним для перехресної перевірки. Закритий минулого року . Я стежу за курсом байєсівської статистики за допомогою BUGS та R. Тепер я вже знаю BUGS, це чудово, але я не дуже люблю …

13 r  bayesian  bugs 

У мене є набір даних часових рядів, до яких я намагаюся встановити модель прихованої Маркова (HMM), щоб оцінити кількість прихованих станів у даних. Мій псевдо-код для цього: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = "model with smallest BIC" ... } Тепер, …

12 r  aic  hidden-markov-model  bic  spss  manova  time-series  r  lme4-nlme  regression  modeling  negative-binomial  bayesian  bugs  state-space-models  hypothesis-testing  data-transformation  factor-analysis  sem 

Здається, що повні умови часто бувають досить важкими, але такі програми, як JAGS та BUGS, отримують їх автоматично. Чи може хтось пояснити, як вони алгоритмічно генерують повні умови для будь-якої довільної специфікації моделі?

11 bayesian  conditional-probability  jags  bugs  gibbs 

В Rми можемо «до» ваги в glmрегресії через вагу параметр. Наприклад: glm.D93 <- glm(counts ~ outcome + treatment, family = poisson(), weights=w) Як це можна досягти в JAGSабоBUGS моделі моделі? Я знайшов якийсь документ, який обговорював це, але жоден з них не дає прикладу. Мене цікавлять переважно приклади Пуассона та …

10 bayesian  generalized-linear-model  jags  bugs  weighted-regression 

Я намагаюся побудувати модель, де відповідь є пропорційною (це фактично частка голосів, яку отримує партія в округах). Її розподіл не є нормальним, тому я вирішив моделювати його бета-розподілом. У мене також є кілька прогнозів. Однак я не знаю, як це написати в BUGS / JAGS / STAN (JAGS був би …

10 bayesian  jags  bugs  beta-regression  stan 

Я намагаюся вписати в R дискретний час модель, але не знаю, як це зробити. Я читав, що ви можете організувати залежну змінну в різні рядки, по одній для кожного часу спостереження, і використовувати glmфункцію за допомогою посилання logit або cloglog. У цьому сенсі, у мене є три колонки: ID, Event(1 …

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 

Що відбувається, коли ви не маєте уявлення про розподіл параметрів? Який підхід ми повинні використовувати? Більшу частину часу ми прагнемо підкреслити, якщо певна змінна має який-небудь вплив на наявність / відсутність певного виду, і змінна приймається чи ні відповідно до значення змінної. Це означає, що більшість випадків ми не замислюємось …

10 r  bayesian  mcmc  bugs  winbugs 

Я новий користувач WinBUGS і маю одне питання до вашої допомоги. Після запуску наступного коду я отримав параметри beta0через beta4(статистика, щільність), але я не знаю, як отримати прогнозування останнього значення h, яке я встановив NAдля моделювання в коді. Хтось може дати мені підказку? Будь-яка порада буде дуже вдячна. model { …

10 bayesian  bugs  prediction  winbugs 

Gelman & Hill (2006) кажуть: У помилках пропущені результати в регресії можна легко впоратися, просто включивши вектор даних, NA та все. Помилки явно моделює змінну результатів, і тому тривіально використовувати цю модель для ефекту імпульсування відсутніх значень при кожній ітерації. Це звучить як простий спосіб використання JAGS для прогнозування. Але …

10 missing-data  bugs  jags 

Зачинено. Це питання поза темою . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб воно було тематичним для перехресної перевірки. Закрито 2 роки тому . Здається, R зможе вивести приємні підсумкові графіки з об'єктів bugsі jagsзгенерованих функціями R2WinBUGS :: помилки та R2jags: jags . Однак я використовую …

9 r  data-visualization  jags  bugs