JAGS 后验预测分析结果怎么看
时间: 2023-09-15 19:14:57 浏览: 82
JAGS后验预测分析结果可以通过绘制后验预测分布和JAGS预测来进行观察。在给定的引用中,可以看到以下步骤来绘制后验预测分布和JAGS预测:
1. 从样本中提取每个参数的样本。
2. 计算JAGS预测的后验平均值。
3. 使用rnorm函数生成JAGS预测的随机样本。
4. 使用plot函数绘制后验预测分布。
5. 使用lines函数绘制JAGS预测的分布。
6. 使用abline函数绘制真值。
通过观察后验预测分布和JAGS预测的分布,可以对JAGS后验预测分析的结果进行评估和解释。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [拓端tecdat|R语言和Stan,JAGS:用rstan,rjags建立贝叶斯多元线性回归预测选举数据](https://blog.csdn.net/qq_19600291/article/details/115489600)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
相关问题
R语言 JAGS 后验预测分析结果
后验预测分析结果是通过使用R语言和JAGS模型拟合数据后得到的。在这个过程中,我们使用了BUGS语言来指定模型,并使用了JAGS编译器来进行计算。我们还使用了Cormack-Jolly-Seber (CJS)模型来拟合数据,并假设参数不变。在模型拟合完成后,我们可以通过使用fitbayes函数来获取后验预测分析结果。这些结果可以帮助我们理解数据的分布和模型的拟合程度。请注意,种子命令只是为了保证在多次运行采样器时有相同的准确结果,并且在使用JAGS时需要设置尽可能多的种子链。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [R语言生态学JAGS模拟数据、线性回归、Cormack-Jolly-Seber (CJS) 模型拟合MCMC 估计动物存活率和可视化](https://blog.csdn.net/qq_19600291/article/details/121972348)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [R语言JAGS贝叶斯回归模型分析博士生延期毕业完成论文时间](https://blog.csdn.net/qq_19600291/article/details/120071994)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
R语言 JAGS与后验预测贝叶斯图
JAGS(Just Another Gibbs Sampler)是一个用于贝叶斯统计建模的软件包,它可以在R语言中使用。JAGS可以用来进行后验预测分析,即通过给定的参数样本,生成对未知数据的预测分布。在R中,可以使用rjags包来实现JAGS的功能\[2\]。
后验预测贝叶斯图是一种用于可视化后验预测分布的图形。在R中,可以使用density函数绘制后验预测分布的密度曲线,使用lines函数将JAGS预测的后验平均值添加到图中。通过这种方式,可以比较后验预测分布和真实值,并评估模型的拟合程度\[1\]。
总结来说,R语言中可以使用JAGS和rjags包来进行后验预测贝叶斯分析,并通过绘制后验预测分布的密度曲线和JAGS预测的后验平均值来进行可视化\[1\]\[2\]。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [R语言和STAN,JAGS:用RSTAN,RJAG建立贝叶斯多元线性回归预测选举数据](https://blog.csdn.net/tecdat/article/details/129387245)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]