R 버그에 대한 대안 만 [폐쇄]

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나는 BUGS와 R을 사용하여 베이지안 통계에 대한 과정을 따르고 있습니다. 이제는 이미 BUGS를 알고 있습니다.

R에 새로운 베이지안 패키지가 많이 있다는 것을 읽었습니다. 베이지안 통계 용 패키지와 그 패키지에 대한 목록이나 참조가 있습니까? 그리고 버그의 유연성을위한 R 패키지 대안이 있습니까?

r  bayesian  bugs 
— 사차 엡 캄프
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답변:

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매우 멋진 비 네트와 함께 제공 되는 MCMCglmm 패키지를 살펴볼 수 있습니다 . Andrew Gelman bayesglm()의 암 패키지 에 베이지안 일반화 선형 모델을 맞추는 기능 도 있습니다 . 또한 동일한 패키지의 계층 적 모델링을위한 향후 릴리스 blmer / bglmer기능에 대해 들었습니다 .

— chl
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패키지 아암에는 기능 버그가 있으며,이 버그로 R의 버그를 호출 할 수 있습니다. 이것이 제가 연구에 사용하는 것입니다. 겔만의 블로그에서 R.에서의 Winbugs을 caling의 예이
— 노엘 Galdino
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내가 아는 사람들은 JAGS를 사용 하고 있습니다. JAGS 구문은 BUGS와 유사합니다.

— csgillespie
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(+1이지만 OP가 순수한 R 솔루션을 따르는 것으로 생각합니다.) rjags 패키지 와 함께 잘 작동 하지만 외부 파일에서 BUGS 구문으로 모델을 지정해야합니다.
— chl
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두 번째 베이지안 작업보기. 다양한 모델을 제공하는 성숙한 패키지 인 MCMCpack 에 대한 투표를 추가하려고 합니다. 대부분의 경우 꽤 잘 문서화되어 있습니다.

— JMS
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사람들이 WinBUGS / OpenBUGS / JAGS와 MCMglmm과 같은 패키지를 사용하는 주된 이유는 성능입니다. 이다 매우 열심히 당신이 R 스크립트에서 버그 모델을 실행할 수 있도록 패키지, 특히있다 네이티브 R.에서 효율적인 깁스 샘플러를 쓸 실용적이지 RBUGS 와 BUGSParallel가 .

— 제프 홀
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MCMCglamm"희소 한 선형 시스템에 대해 CSparse 라이브러리를 사용하여 C / C ++에서 시뮬레이션이 수행됩니다"( 추상 참조 ).
— Bernd Weiss
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-1; @Bernd를 참조하십시오. 가장 성숙한 패키지는 컴파일 된 코드를 사용합니다. 주된 이유는 실제로 BUGS 등이 더 많은 모델에 적합하다는 점에서 더 유연하기 때문입니다. R 패키지 (컴파일 된 코드가 있더라도)가 더 일반적이어야하기 때문에 이것이 더 효율적인 계산으로 이어질 수 있지만 그렇지 않을 수도 있습니다.
— JMS
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MCMCpack은 현재 작업에 최적화 된 컴파일 된 C / C ++ 코드를 사용하므로 JAGS (특정 작업의 경우)와 같은 일반화 된 패키지에서 작업하는 것보다 실제로 더 빠릅니다.
— Wayne
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