«bugs» 태그된 질문

버그는 Gibbs Sampling을 사용한 베이지안 추론의 약자입니다. BUGS는이를위한 소프트웨어 패키지이기도합니다.

4
OpenBugs와 JAGS
베이지안 모델을 추정하기 위해 BUGS 스타일 환경을 시도하려고합니다. OpenBugs 또는 JAGS 중에서 선택할 때 고려해야 할 중요한 이점이 있습니까? 가까운 장래에 다른 하나를 교체 할 가능성이 있습니까? 선택한 Gibbs Sampler를 R과 함께 사용합니다. 아직 구체적인 응용 프로그램이 없지만 어느 쪽을 배우고 배울 것인지 결정하고 있습니다.
41 r  software  bugs  jags  gibbs 

1
BUGS와 R의 모수는 어떤 분포에 대해 다른가?
BUGS와 R의 매개 변수가 Normal, log-Normal 및 Weibull 인 분포를 찾았습니다. 이들 각각에 대해, 나는 R이 사용하는 두 번째 매개 변수가 BUGS (또는 내 경우에는 JAGS)에서 사용되기 전에 역 변환 (1 / 매개 변수)이 필요하다는 것을 수집합니다. 현재 존재하는 이러한 변환의 포괄적 인 목록을 아는 사람이 있습니까? 내가 찾을 수있는 …

5
머신 러닝에서 계층 적 / 중첩 된 데이터를 처리하는 방법
예를 들어 내 문제를 설명하겠습니다. {나이, 성별, 국가, 지역, 도시}와 같은 속성이 주어진 개인의 소득을 예측한다고 가정합니다. 당신은 이와 같은 훈련 데이터 세트를 가지고 있습니다 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 CityID Age …
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 

1
종단 계수 데이터를 분석하는 방법 : GLMM에서 시간 자기 상관을 설명합니까?
통계 전문가와 R 프로그래밍 마법사 여러분, 안녕하세요. 환경 조건과 일의 함수로 동물 포획을 모델링하는 데 관심이 있습니다. 다른 연구의 일환으로, 3 년 동안 ~ 160 일 동안 포획 횟수가 많았습니다. 요즘에는 온도, 강우, 풍속, 상대 습도 등이 있습니다. 같은 5 플롯에서 데이터가 반복적으로 수집되었으므로 플롯을 임의의 효과로 사용합니다. 내 이해는 …

2
베이지안 분석을위한 최적의 소프트웨어 패키지
베이지안 추론을 수행하기 위해 어떤 소프트웨어 통계 패키지를 권장하는지 궁금합니다. 예를 들어, openBUGS 또는 winBUGS를 독립형으로 실행하거나 R에서 호출 할 수 있다는 것도 알고 있습니다. 그러나 R에는 베이지안 분석을 수행 할 수있는 자체 패키지 (MCMCPack, BACCO)도 있습니다. R의 어떤 베이지안 통계 패키지가 가장 좋거나 다른 대안 (Matlab 또는 Mathematica)에 대한 …

5
R 버그에 대한 대안 만 [폐쇄]
닫은. 이 질문은 주제에 맞지 않습니다 . 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 교차 검증에 대한 주제가 되도록 질문을 업데이트하십시오 . 작년에 문을 닫았 습니다 . 나는 BUGS와 R을 사용하여 베이지안 통계에 대한 과정을 따르고 있습니다. 이제는 이미 BUGS를 알고 있습니다. R에 새로운 베이지안 패키지가 많이 있다는 것을 읽었습니다. …
13 r  bayesian  bugs 

1
히든 마르코프 모델에서 "최상의"모델을 선택하기위한 기준
데이터의 잠재 상태 수를 추정하기 위해 HMM (Hidden Markov Model)에 맞추려고하는 시계열 데이터 세트가 있습니다. 이 작업을 수행하는 의사 코드는 다음과 같습니다. for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = "model with smallest BIC" ... } 이제 일반적인 회귀 모델에서 BIC는 가장 …


3
버그, JAGS의 가중 일반화 회귀
에서 R우리가 할 수있는 "이전에 무게"는 glm바이어 회귀 가중치 매개 변수입니다. 예를 들면 다음과 같습니다. glm.D93 <- glm(counts ~ outcome + treatment, family = poisson(), weights=w) JAGS또는 BUGS모델 에서 어떻게이 작업을 수행 할 수 있습니까? 나는 이것에 대해 논의한 논문을 찾았지만 그 중 어느 것도 예를 제공하지 않았다. 나는 주로 …

2
BUGS / JAGS / STAN으로 비율을 어떻게 모델링 할 수 있습니까?
응답이 비례하는 모델을 만들려고합니다 (실제로 정당이 선거구에서 얻는 투표의 비율입니다). 분포는 정상적이지 않기 때문에 베타 분포로 모델링하기로 결정했습니다. 또한 여러 예측 변수가 있습니다. 그러나 BUGS / JAGS / STAN으로 작성하는 방법을 모르겠습니다 (JAGS가 최선의 선택이지만 실제로 중요하지는 않습니다). 내 문제는 예측 변수로 매개 변수를 합한 것인데 어떻게해야합니까? 이 코드는 (JAGS …

4
R의 이산 시간 이벤트 기록 (생존) 모델
R에 이산 시간 모델을 맞추려고하지만 어떻게 해야할지 모르겠습니다. 종속 변수를 각 시간 관찰마다 하나씩 다른 행 glm으로 구성하고 logit 또는 cloglog 링크와 함께 함수를 사용할 수 있다는 것을 읽었습니다. 이런 의미에서, 나는 세 개의 열이 있습니다 : ID, Event(각 시간 경과시 1 또는 0) 및 Time Elapsed(관측 시작부터 ) 그리고 …
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 

3
사전 배포에 대한 정보가없는 Winbugs 및 기타 MCMC
모수 분포에 대한 아이디어가 없으면 어떻게됩니까? 어떤 접근법을 사용해야합니까? 대부분의 경우 특정 변수가 특정 종의 존재 유무에 영향을 미치고 변수의 중요성에 따라 변수가 허용되는지 여부를 미달하려고합니다. 이것은 대부분의 경우 매개 변수가 가지고 있어야하는 배포에 대해 생각하지 않는다는 것을 의미합니다. b1, b2, b3 및 b4가 -2와 2 사이에서 변해야하고 b0이 -5와 …
10 r  bayesian  mcmc  bugs  winbugs 

1
WinBUGS에서 특정 변수에 대한 예측을 얻는 방법?
저는 WinBUGS의 새로운 사용자이며 귀하의 도움에 대해 한 가지 질문이 있습니다. 다음 코드를 실행 한 후 beta0through 매개 변수 beta4(통계, 밀도)를 얻었지만 코드에서 모델링하도록 h설정 한 마지막 값을 예측하는 방법을 모르겠습니다 NA. 누구든지 힌트를 줄 수 있습니까? 모든 조언을 주시면 감사하겠습니다. model { for(i in 1: N) { CF01[i] ~ …

1
JAGS의 응답 변수에 누락 된 값
Gelman & Hill (2006)의 말 : 버그에서는 회귀 분석에서 누락 된 결과를 간단히 데이터 벡터, NA 및 모두를 포함하여 쉽게 처리 할 수 ​​있습니다. 버그는 결과 변수를 명시 적으로 모델링하기 때문에이 모델을 사용하여 각 반복에서 결 측값을 대치하는 것이 쉽지 않습니다. 이것은 JAGS를 사용하여 예측을 수행하는 쉬운 방법 인 것 …

2
mcmc.list에서 plot.bugs 및 plot.jags로 생성 한 것과 비슷한 플롯을 어떻게 생성 할 수 있습니까? [닫은]
닫은. 이 질문은 주제에 맞지 않습니다 . 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 교차 검증에 대한 주제가 되도록 질문을 업데이트하십시오 . 휴일 2 년 전 . R은 R2WinBUGS :: bugs 및 R2jags : jags 함수에 의해 생성 된 bugs및 jags객체 에서 멋진 요약 플롯을 출력 할 수있는 것으로 보입니다 …
당사 사이트를 사용함과 동시에 당사의 쿠키 정책개인정보 보호정책을 읽고 이해하였음을 인정하는 것으로 간주합니다.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.