Estoy siguiendo un curso sobre estadísticas bayesianas usando BUGS y R. Ahora, ya conozco BUGS, es genial, pero no me gusta mucho usar un programa separado en lugar de solo R.
He leído que hay muchos paquetes bayesianos nuevos en R. ¿Hay una lista o referencia sobre qué paquetes hay para las estadísticas bayesianas y qué hacen? Y, ¿hay una alternativa de paquete R para la flexibilidad de BUGS?
Respuestas:
Puede echar un vistazo al paquete MCMCglmm que viene con viñetas muy bonitas. También hay una bayesglm()función para ajustar modelos lineales generalizados bayesianos en el paquete de brazo , por Andrew Gelman. También he oído hablar de futuras versiones blmer / bglmerfunciones para el modelado jerárquico en el mismo paquete.
Algunas personas que conozco han estado usando JAGS . La sintaxis de JAGS es similar a BUGS.
El rendimiento es la razón principal por la que las personas usan WinBUGS / OpenBUGS / JAGS frente a paquetes como MCMglmm. Es muy difícil, no práctico, escribir una muestra de Gibbs eficiente en R. nativa. Hay paquetes que le permiten ejecutar modelos BUGS desde un script R, especialmente RBUGS y BUGSParallel .
MCMCglammes un mal ejemplo porque "[a] ll simulación se realiza en C / C ++ usando la biblioteca CSparse para sistemas lineales dispersos" (ver resumen ).