R语言存储后验预测贝叶斯值

在R语言中，可以使用Stan来存储后验预测贝叶斯值。Stan是一个用于贝叶斯统计建模和推断的开源软件包。在Stan中，可以使用随机数生成器为每个数据点生成预测值，并通过这种方式获取关于后验的其他信息或对新数据进行预测。在Stan中，可以使用以下代码来存储后验预测贝叶斯值：

generated quantities {
  real y_pred\[N\];
  for (n in 1:N) {
    y_pred\[n\] = normal_rng(x\[n\] * beta + alpha, sigma);
  }
}

在这段代码中，`y_pred`是一个存储后验预测贝叶斯值的变量。通过循环遍历每个数据点，使用`normal_rng`函数生成预测值，并将其存储在`y_pred`中。这样，你就可以在Stan模型运行后访问和使用这些后验预测贝叶斯值了。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [R语言STAN贝叶斯线性回归模型分析气候变化影响北半球海冰范围和可视化检查模型收敛性](https://blog.csdn.net/qq_19600291/article/details/121385003)[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]
- *3* [R语言中贝叶斯网络（BN）、动态贝叶斯网络、线性模型分析错颌畸形数据](https://blog.csdn.net/qq_19600291/article/details/118495240)[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 ]