随机参数Logit的代码
时间: 2023-07-03 21:14:32 浏览: 126
下面是一个使用Stan语言实现的随机参数Logit模型的代码示例:
```
data {
int<lower=0> N; // 样本数
int<lower=1> K; // 模型中的变量数
matrix[N, K] X; // 自变量矩阵
int<lower=0, upper=1> y[N]; // 因变量
}
parameters {
vector[K] beta_mu; // 固定效应
vector<lower=0>[K] beta_sigma; // 随机效应的标准差
vector[K] beta[N]; // 随机效应
}
model {
beta_mu ~ normal(0, 5); // 固定效应的先验分布
beta_sigma ~ normal(0, 5); // 随机效应的标准差的先验分布
for (n in 1:N) {
beta[n] ~ normal(beta_mu, beta_sigma); // 随机效应的先验分布
y[n] ~ bernoulli_logit(X[n] * beta[n]); // 模型的似然函数
}
}
generated quantities {
vector[K] beta_mean;
for (k in 1:K) {
beta_mean[k] = mean(beta[, k]);
}
}
```
在这个模型中,我们假设每个个体的随机效应服从一个正态分布,即 beta[n] ~ normal(beta_mu, beta_sigma),固定效应的先验分布是正态分布,随机效应的标准差的先验分布也是正态分布。在似然函数中,我们使用了Bernoulli-logit分布,因为我们的因变量是二元的。
在generated quantities块中,我们计算了每个自变量的随机效应的均值,即beta_mean[k] = mean(beta[, k])。
需要注意的是,这个模型需要使用MCMC方法来进行参数推断,因此需要一定的计算资源和时间。
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