利用贝叶斯分层模型计算回归系数的代码

下面是一个利用贝叶斯分层模型计算回归系数的R代码示例：

library(rstan)

# 构建贝叶斯分层模型
model_code <- "
data {
  int N; // 样本数
  int K; // 自变量数
  vector[K] x[N]; // 自变量
  vector[N] y; // 因变量
}
parameters {
  vector[K] beta; // 回归系数
  real<lower=0> sigma; // 模型误差的标准差
}
model {
  beta ~ normal(0, 10); // 回归系数的先验分布
  sigma ~ cauchy(0, 5); // 模型误差的先验分布
  y ~ normal(x * beta, sigma); // 因变量的后验分布
}
"

# 准备数据
data <- list(
  N = nrow(df),
  K = ncol(df) - 1,
  x = as.matrix(df[, -ncol(df)]),
  y = as.numeric(df[, ncol(df)])
)

# 运行贝叶斯分层模型
model <- stan_model(model_code = model_code)
fit <- sampling(model, data = data, chains = 4, iter = 2000, warmup = 1000)

# 输出回归系数的后验分布
summary(fit, par = "beta")

这段代码中，我们首先定义了一个贝叶斯分层模型的代码，其中包括了数据、参数和模型的先验分布。然后，我们准备了数据，包括样本数N、自变量数K、自变量x和因变量y。接着，我们使用rstan包中的stan_model函数编译模型，并使用sampling函数运行模型，得到回归系数的后验分布。最后，我们使用summary函数输出回归系数的后验分布统计信息，包括均值、标准差、置信区间等。

需要注意的是，贝叶斯分层模型需要在Stan编程语言中进行编写，并使用rstan包在R中进行调用和运行。此外，模型参数的先验分布和MCMC采样的设置需要根据具体问题进行调整。