rstan

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    rstanarmに基本的なGLMコードを書きました。私はそれが行われたすべての反復の予測変数の平均値を与えている次のコードを実行すると: summary(TestGLM) print(TestGLM) を私は私の解決策のために一人ひとりの反復で予測変数の値を望んでいました。誰も私がこの問題を解決するのを助けることができますか?

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    私はベイジアンデータ分析を学んでいます。私はTrond Reitanによってチュートリアルを複製しようとしていますが、これはもともとWinBugsによって作成されています。 具体的には、私はデータとモデル次いる weta.windata<-list(numdet=c(0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 1, 1, 2, 0, 3, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0,

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    をベクトル: mu_x - 実際の値の10×10の行列 p型 - 10000ロングベクトル sender_name_type - 10000ロングベクトル 私はの値を見つけたいと思っています x_real - 10000ロングベクトル 私は現在持っているコード、および作品は、次のとおりです。 for(i in 1:N){ if(x_available[i]){ x_real[i

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    Windows上でrstanと一緒に使用すると、次のスタンコードが正常に動作します。次のようにしかし、Linux(CentOSの6)を使用してクラスタ上で実行しているとき、それはの〜500行が含まれて非常に長いエラーをスローし、私は、推測Rcppコードと最後のチャンクは次のとおりです。 Error in compileCode(f, code, language = language, verbo

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    私が提出するすべてのスタンプログラムでcppコンパイルフェーズで2つの警告が表示されます。 C:/Larry/R/win-library/3.4/BH/include/boost/config/compiler/gcc.hpp:0:186警告: "BOOST_NO_CXX11_RVALUE_REFERENCESは、" #はBOOST_NO_CXX11_RVALUE_REFERENCES とを定義す

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    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。 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

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    rstanarm()のベイジアンリニアモデルの別の変数の値がどのように変化するかを示したいと考えています。私はモデルを適合させることができ、各パラメータの推定値を見るために後部から引き出すことができますが、他の変化や関連する不確実性として、相互作用における1つの変数の影響のある種のプロットを与える方法は明確ではありません(すなわち、限界効果プロット)。以下は私の試みである。この(線形、ガウス、アイ

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    私はいくつかの助けをお願いできますか? 私はstan_glmerを使用して二項モデルに適合し、データに最も適したモデルを選択しました。私は後の予測コマンドを使用して、私の観測データをモデルによってシミュレートされたデータと比較しました。それは非常によく似ています。 ここで、予測子の異なるレベルのイベントの確率を予測したいと考えています。私は通常、glmerでpredictコマンドを使用しますが、モ

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    y=a_{i} + b_{i,1}*x_{1} + b_{2}*x_{2}というモデルのモデルがあります。i=1,2,...,12と私はこのモデルをrstanarmと見積もりたいとします。 は、それが(その最初の4 normal(location = 0, scale = 1, autoscale = TRUE)を持って言うことができます、次の4 normal(location = 1, scal

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    RStanのようなRパッケージ(およびbrmsなどのそれに依存するもの)とDevtoolsをインストールするときにこのエラーが発生します。インストール時に表示されるメッセージには、この前にすべてが正常に見えるので、私はインストールに失敗したが、これに煮詰めことができると思う: /Users/lambda/anaconda3/bin/x86_64-apple-darwin13.4.0-ar -rs