将来の予測値の平均値の区間推定

私はRStanのモデル（複雑なモデル）を推定するベイジアンコードを持っています。モデルを推定した後、私は、将来の（次の1ヶ月）モデルのデータをシミュレートするために、事後分布からパラメータセットの500サンプルを取った。最後に、予測値の平均値（各時点の予測値500）を実際の観測値（プロット値）と比較しました。将来の予測値の平均値の区間推定

私の質問は - どのように予測値のこれらの手段の間隔を計算することができますか？

例：事後分布からのパラメータのサンプルを描いた後、私はこれらのパラメータを使用してモデルから変数X1、X2、... X30をシミュレート：

X1= (33,25,10,19,25) 
X2= (11,10,15,13.5,17) 
....... 

X30= (40,33.3,50,29,45.1)

は、今私は（X1）の平均を見つけます;平均（X2）; ....平均（X30）を時間に対してプロットする。私はこれらの手段のための間隔を見つけたいと思う。

出典

2017-10-30 gultu

私は、あなたが「これらの間隔を計算することにより、意味を理解していません予測値の意味 "...どのような間隔をお望みですか？また、いくつかの最小限の例を挙げると、問題が具体的になります。小さなデータセットとコードを投稿できるおもちゃの例を作成することをお勧めします。 – ssp3nc3r

@ ssp3nc3rこんにちは、私は予測値の平均値のための何らかの種類の「予測間隔」が必要です。私は上記のおもちゃの例を提供しています。 – gultu

信頼区間を意味し、例えばX1が複数の後部描画を表す場合、 'quantile（X1、probs = c（.1、.9））'のようなものを実行できます。引き分けの – ssp3nc3r

例の後部には、各X1のために描く... X30を：

m <- matrix(data = rep(rnorm(500, 0, 1), 30), nrow = 500, ncol = 30, byrow = FALSE) 
colnames(m) <- paste0("X", 1:30)

これらの信頼できる間隔を取得描く：

ci <- apply(m, 2, quantile, probs = c(0.1, 0.9)) 
colnames(ci) <- paste0("X", 1:30)

出典

2017-10-30 23:57:41 ssp3nc3r

将来の予測値の平均値の区間推定

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