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私は、ホッケー目標のデータを扱うために階層ポアソンモデルを実行することを検討しています。バグに設定してこちらのモデルは次のとおりです。 modelString <- "model { for(i in 1:n_obs){ hockey_goals[i] ~ dpois(p[i]) log(p[i]) <- p_inter + p_age * age[i] +

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JAGSを使用した階層的な階層的ベイジアン回帰

JAGS/OpenBUGSの新機能ですので、モデルを指定する際に正しい方向に押していただきたいと思います。私は、この場合、12年が選ばれた15年以上の103カ国でまとめられた不均衡な縦断データを使用しています。 DVはGini係数ですが、これはモデルをlog-Normalにするのではなく、むしろBetaにするべきですが、今はJAGSでモデルをコンパイルする方法を理解するだけです。私は当面固定効果モ

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WinBUGS/OpenBUGSで明示的にlogit関数を指定する

OpenBUGSを初めて使用しましたが、logit（）関数を使用してモデルをフィッティングする際に問題が発生しました。より複雑なモデルでが使用しているとき、私たちはかなり頻繁に問題を経験している：私の周りに読んは、このための1つの可能な解決策はWinBUGS自身ロジット関数を使用せずに、ロジット関数を指定明示的になることがわかりました例えば、コンバージェンスを実現するWinBUGS独自のロジ

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WinBUGSエラー：ベクトル値の関係zは変数の連続する要素を含む必要があります

バイナリデータの多変量プロビットモデルをモデル化しようとしています。私はすべてを試してきましたが、代わりにWinBUGSが私にこのエラーを与えます。アイデアや提案は熱心に歓迎されます。モデル{ ための（I 1：NS）{##ループ for (k in 1:2){ ### loop over arm for (j in 1:2){ ### loop over outcomes

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IはOpenBUGSのコードを持っているが、エラーが

model { for(i in 1 : N) { dgf[i] ~ dbin(p[i],n[i]) logit(p[i]) <- a[subject[i]] + beta[1] * CR[i] } for (j in 1:94) { a[j]~dnorm(beta0,prec.tau) } beta[1] ~ dnorm(0.0,.000001) beta0 ~ dno

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OpenBUGSコードをPYMC3にカバーする

以前はOpenBUGS/WinBUGSを使用してベイジアン統計を行ってきましたが、PythonでPYMC3パッケージを使用することにしました。だから私はかなり新しいpacakageですが、まだ完全に使い方を学んでいます。私はバグコードをPYMC3に変換するのにいくつかの困難を抱えています。次のようにオリジナルのバグコードは次のとおりです。 model { for (i in 1 : N) {

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R - OpenBugs - ノードエラーに関する複数の定義 - カスタムディストリビューション

私はRやOpenBugsには比較的新しいので、このモデルのトラブルシューティングに多くの時間を費やしました。私はオンラインでリソースを通して自分自身でかなりの量を把握することができましたが、私はこのエラーに固執しています。それは、「複数のノード・ダミーの定義」であると言われています。私はこのエラーは、インデックスを持たないforループ内の変数を定義しようとしたときによく起こるが、私の変数はしばしば