"JAGS es solo otra muestra de Gibbs. Es un programa para el análisis de modelos jerárquicos bayesianos que utilizan la simulación de Markov Chain Monte Carlo (MCMC), no muy diferente de BUGS". (http://mcmc-jags.sourceforge.net/)
Estoy a punto de probar un entorno de estilo BUGS para estimar modelos bayesianos. ¿Hay alguna ventaja importante a considerar al elegir entre OpenBugs o JAGS? ¿Es probable que uno reemplace al otro en el futuro previsible? Usaré el Gibbs Sampler elegido con R. Todavía no tengo una aplicación...
He encontrado algunas distribuciones para las cuales BUGS y R tienen diferentes parametrizaciones: Normal, log-Normal y Weibull. Para cada uno de estos, deduzco que el segundo parámetro utilizado por R debe transformarse inversamente (1 / parámetro) antes de usarse en BUGS (o JAGS en mi caso)....
En su artículo ampliamente citado Distribuciones previas para parámetros de varianza en modelos jerárquicos (916 citas hasta ahora en Google Scholar) Gelman propone que las distribuciones anteriores no informativas para la varianza en un modelo bayesiano jerárquico son la distribución uniforme y la...
Pensé que podría jugar con alguna selección variable bayesiana, siguiendo una buena publicación de blog y los documentos vinculados en ella. Escribí un programa en rjags (donde soy un novato) y obtuve datos de precios para Exxon Mobil, junto con algunas cosas que es poco probable que expliquen sus...
Acabo de empezar a aprender a usar Stan y rstan. A menos que siempre haya estado confundido acerca de cómo funcionaba JAGS / BUGS, pensé que siempre tenía que definir una distribución previa de algún tipo para cada parámetro del modelo que se extraería. Sin embargo, parece que no tiene que hacer...
Estoy tratando de ajustar un modelo jerárquico usando jags y el paquete rjags. Mi variable de resultado es y, que es una secuencia de ensayos de bernoulli. Tengo 38 sujetos humanos que se desempeñan en dos categorías: P y M. Según mi análisis, cada hablante tiene una probabilidad de éxito en la...
Hay varios documentos matemáticos que describen el lazo bayesiano, pero quiero probar el código JAGS correcto que puedo usar. ¿Alguien podría publicar código BUGS / JAGS de muestra que implemente la regresión logística regularizada? Cualquier esquema (L1, L2, Elasticnet) sería genial, pero se...
Estoy tratando de configurar un modelo de Poisson inflado a cero en R y JAGS. Soy nuevo en JAGS y necesito alguna orientación sobre cómo hacerlo. He estado intentando con lo siguiente donde y [i] es la variable observada model { for (i in 1:I) { y.null[i] <- 0 y.pois[i] ~ dpois(mu[i])...
He usado rjags para ejecutar MCMC en un modelo, especificado en el lenguaje JAGS. ¿Hay una buena manera de extraer ese modelo y realizar predicciones con él (usando las distribuciones posteriores de mis parámetros)? Puedo volver a especificar el modelo en R y conectar los modos de mis parámetros...
Parece que los condicionales completos a menudo son bastante difíciles de obtener, sin embargo, programas como JAGS y BUGS los obtienen automáticamente. ¿Alguien puede explicar cómo generan algorítmicamente condicionales completos para cualquier especificación de modelo
En Rpodemos "ponderar previamente" una glmregresión a través del parámetro de pesos . Por ejemplo: glm.D93 <- glm(counts ~ outcome + treatment, family = poisson(), weights=w) ¿Cómo se puede lograr esto en una JAGSo BUGSmodelo? Encontré un artículo discutiendo esto, pero ninguno de ellos...
Estoy tratando de ajustar un modelo de tiempo discreto en R, pero no estoy seguro de cómo hacerlo. He leído que puede organizar la variable dependiente en diferentes filas, una para cada observación de tiempo, y usar la glmfunción con un enlace logit o cloglog. En este sentido, tengo tres...
Estoy construyendo un modelo bayesiano jerárquico bastante complejo para un metanálisis usando R y JAGS. Simplificando un poco, los dos niveles clave del modelo tienen donde es la ésima observación del punto final (en este caso, rendimientos de cultivos modificados genéticamente vs. no...
Acabo de (re) leer el Por qué de Gelman (generalmente) no tenemos que preocuparnos por las comparaciones múltiples . En particular, la sección "Resultados múltiples y otros desafíos" menciona el uso de un modelo jerárquico para situaciones en las que hay múltiples medidas relacionadas de la misma...
Estoy tratando de construir un modelo donde la respuesta sea proporcional (en realidad es la proporción de votos que un partido obtiene en los distritos electorales). Su distribución no es normal, así que decidí modelarla con una distribución beta. También tengo varios predictores. Sin embargo, no...
Gelman y Hill (2006) dicen: En Bugs, los resultados faltantes en una regresión se pueden manejar fácilmente simplemente incluyendo el vector de datos, NA y todo. Los errores modelan explícitamente la variable de resultado, por lo que es trivial usar este modelo para, en efecto, imputar valores...
Tengo una pregunta sobre cómo encajar un problema de censura en JAGS. Observo una mezcla bivariada normal donde los valores de X tienen un error de medición. Me gustaría modelar los verdaderos 'medios' subyacentes de los valores censurados observados. ⌈ xt r u e+ ϵ ⌉ = xo b s e r v e d ϵ ∼ N( 0...
Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 2 años . R parece ser capaz de generar buenos gráficos...
En R, c (3,1,0) * c (2,0,1) == c (6,0,0). Este no es un producto punteado y no es un producto cruzado. Primero, ¿cuál es el nombre de este producto, y segundo, funciona en WinBUGS, OpenBUGS y / o
Problema Me gustaría hacer alguna inferencia en un sistema análogo a morir con un número desconocido de lados. El dado se tira varias veces, después de lo cual me gustaría inferir una distribución de probabilidad sobre un parámetro correspondiente al número de lados que tiene el dado,...