Als «jags» getaggte Fragen

"JAGS ist nur ein weiterer Gibbs-Sampler. Es ist ein Programm zur Analyse von Bayes'schen hierarchischen Modellen unter Verwendung der Markov-Ketten-Monte-Carlo-Simulation (MCMC), die BUGS nicht ganz unähnlich ist." (http://mcmc-jags.sourceforge.net/)

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OpenBugs vs. JAGS
Ich werde eine Umgebung im BUGS-Stil ausprobieren, um Bayes'sche Modelle zu schätzen. Gibt es wichtige Vorteile bei der Auswahl zwischen OpenBugs oder JAGS? Wird das eine in absehbarer Zeit das andere ersetzen? Ich werde den ausgewählten Gibbs-Sampler mit R verwenden. Ich habe noch keine spezifische Anwendung, sondern entscheide, welche ich …
41 r  software  bugs  jags  gibbs 
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Welche früheren Verteilungen könnten / sollten für die Varianz in einem hierarchischen Bayesisan-Modell verwendet werden, wenn die mittlere Varianz von Interesse ist?
In seiner viel zitierten Arbeit Prior-Verteilungen für Varianzparameter in hierarchischen Modellen (916 Zitate in Google Scholar) Gelman schlägt vor, dass gute, nicht informative Vorverteilungen für die Varianz in einem hierarchischen Bayes'schen Modell die Gleichverteilung und die Halb-t-Verteilung sind. Wenn ich die Dinge richtig verstehe, funktioniert dies gut, wenn der Standortparameter …
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Parameter ohne definierte Prioritäten in Stan
Ich habe gerade angefangen zu lernen, wie man mit Stan und rstan. Es sei denn, ich war immer verwirrt über die Funktionsweise von JAGS / BUGS, ich dachte, Sie müssten immer eine vorherige Verteilung für jeden Parameter im Modell definieren, aus dem gezogen werden soll. Es scheint, dass Sie dies …
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Regularisierte bayesianische logistische Regression in JAGS
Es gibt mehrere mathematisch anspruchsvolle Artikel, die das Bayes'sche Lasso beschreiben, aber ich möchte getesteten, korrekten JAGS-Code, den ich verwenden kann. Könnte jemand einen Beispiel-BUGS / JAGS-Code veröffentlichen, der eine regulierte logistische Regression implementiert? Jedes Schema (L1, L2, Elasticnet) wäre toll, aber Lasso wird bevorzugt. Ich frage mich auch, ob …
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Wie kann man mit rjags Vorhersagen erstellen?
Ich habe rjags verwendet, um MCMC auf einem Modell auszuführen, das in der JAGS-Sprache angegeben ist. Gibt es eine gute Möglichkeit, dieses Modell zu extrahieren und Vorhersagen damit durchzuführen (unter Verwendung der posterioren Verteilungen meiner Parameter)? Ich kann das Modell in R neu spezifizieren und die Modi meiner Parameter posteriors …
12 r  jags 
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MCMC konvergiert auf einen einzigen Wert?
Ich versuche, ein hierarchisches Modell mit jags und dem Paket rjags anzupassen. Meine Ergebnisvariable ist y, eine Folge von Bernoulli-Versuchen. Ich habe 38 menschliche Probanden, die in zwei Kategorien auftreten: P und M. Nach meiner Analyse hat jeder Sprecher eine Erfolgswahrscheinlichkeit in der Kategorie P von und eine Erfolgswahrscheinlichkeit in …
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Hierarchische Modelle für mehrere Vergleiche - Kontext mit mehreren Ergebnissen
Ich habe gerade Gelman's (erneut) gelesen. Warum wir uns (normalerweise) nicht um mehrere Vergleiche kümmern müssen . Insbesondere wird im Abschnitt "Mehrere Ergebnisse und andere Herausforderungen" die Verwendung eines hierarchischen Modells für Situationen erwähnt, in denen mehrere verwandte Maßnahmen von derselben Person / Einheit zu unterschiedlichen Zeiten / Bedingungen vorliegen. …
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Zensieren / Abschneiden in JAGS
Ich habe eine Frage, wie man ein Zensurproblem in JAGS einfügt. Ich beobachte eine bivariate Normalnormalmischung, bei der die X-Werte einen Messfehler aufweisen. Ich möchte das wahre zugrunde liegende "Mittel" der beobachteten zensierten Werte modellieren. ⌈xtrue+ϵ⌉=xobserved ϵ∼N(0,sd=.5)⌈xtrue+ϵ⌉=xobserved ϵ∼N(0,sd=.5)\begin{align*} \lceil x_{true}+\epsilon \rceil = x_{observed} \ \epsilon \sim N(0,sd=.5) \end{align*} Folgendes habe …
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