Preguntas etiquetadas con jags

Estoy a punto de probar un entorno de estilo BUGS para estimar modelos bayesianos. ¿Hay alguna ventaja importante a considerar al elegir entre OpenBugs o JAGS? ¿Es probable que uno reemplace al otro en el futuro previsible? Usaré el Gibbs Sampler elegido con R. Todavía no tengo una aplicación específica, …

41 r  software  bugs  jags  gibbs 

He encontrado algunas distribuciones para las cuales BUGS y R tienen diferentes parametrizaciones: Normal, log-Normal y Weibull. Para cada uno de estos, deduzco que el segundo parámetro utilizado por R debe transformarse inversamente (1 / parámetro) antes de usarse en BUGS (o JAGS en mi caso). ¿Alguien sabe de una …

31 r  distributions  bugs  jags  parameterization 

En su artículo ampliamente citado Distribuciones previas para parámetros de varianza en modelos jerárquicos (916 citas hasta ahora en Google Scholar) Gelman propone que las distribuciones anteriores no informativas para la varianza en un modelo bayesiano jerárquico son la distribución uniforme y la distribución de media t. Si entiendo bien …

16 bayesian  variance  prior  jags  hierarchical-bayesian 

Pensé que podría jugar con alguna selección variable bayesiana, siguiendo una buena publicación de blog y los documentos vinculados en ella. Escribí un programa en rjags (donde soy un novato) y obtuve datos de precios para Exxon Mobil, junto con algunas cosas que es poco probable que expliquen sus retornos …

14 regression  bayesian  multiple-regression  feature-selection  jags 

Acabo de empezar a aprender a usar Stan y rstan. A menos que siempre haya estado confundido acerca de cómo funcionaba JAGS / BUGS, pensé que siempre tenía que definir una distribución previa de algún tipo para cada parámetro del modelo que se extraería. Sin embargo, parece que no tiene …

14 mcmc  prior  jags  graphical-model  stan 

Hay varios documentos matemáticos que describen el lazo bayesiano, pero quiero probar el código JAGS correcto que puedo usar. ¿Alguien podría publicar código BUGS / JAGS de muestra que implemente la regresión logística regularizada? Cualquier esquema (L1, L2, Elasticnet) sería genial, pero se prefiere Lasso. También me pregunto si hay …

13 bayesian  logistic  lasso  jags  regularization 

Estoy tratando de ajustar un modelo jerárquico usando jags y el paquete rjags. Mi variable de resultado es y, que es una secuencia de ensayos de bernoulli. Tengo 38 sujetos humanos que se desempeñan en dos categorías: P y M. Según mi análisis, cada hablante tiene una probabilidad de éxito …

13 mcmc  multilevel-analysis  jags 

He usado rjags para ejecutar MCMC en un modelo, especificado en el lenguaje JAGS. ¿Hay una buena manera de extraer ese modelo y realizar predicciones con él (usando las distribuciones posteriores de mis parámetros)? Puedo volver a especificar el modelo en R y conectar los modos de mis parámetros posteriores; …

12 r  jags 

Estoy tratando de configurar un modelo de Poisson inflado a cero en R y JAGS. Soy nuevo en JAGS y necesito alguna orientación sobre cómo hacerlo. He estado intentando con lo siguiente donde y [i] es la variable observada model { for (i in 1:I) { y.null[i] <- 0 y.pois[i] …

12 r  poisson-distribution  jags  zero-inflation 

Parece que los condicionales completos a menudo son bastante difíciles de obtener, sin embargo, programas como JAGS y BUGS los obtienen automáticamente. ¿Alguien puede explicar cómo generan algorítmicamente condicionales completos para cualquier especificación de modelo arbitrario?

11 bayesian  conditional-probability  jags  bugs  gibbs 

Estoy construyendo un modelo bayesiano jerárquico bastante complejo para un metanálisis usando R y JAGS. Simplificando un poco, los dos niveles clave del modelo tienen donde es la ésima observación del punto final (en este caso, rendimientos de cultivos modificados genéticamente vs. no modificados genéticamente) en el estudio , es …

10 autocorrelation  multilevel-analysis  mcmc  jags 

En Rpodemos "ponderar previamente" una glmregresión a través del parámetro de pesos . Por ejemplo: glm.D93 <- glm(counts ~ outcome + treatment, family = poisson(), weights=w) ¿Cómo se puede lograr esto en una JAGSo BUGSmodelo? Encontré un artículo discutiendo esto, pero ninguno de ellos proporciona un ejemplo. Me interesan principalmente …

10 bayesian  generalized-linear-model  jags  bugs  weighted-regression 

Acabo de (re) leer el Por qué de Gelman (generalmente) no tenemos que preocuparnos por las comparaciones múltiples . En particular, la sección "Resultados múltiples y otros desafíos" menciona el uso de un modelo jerárquico para situaciones en las que hay múltiples medidas relacionadas de la misma persona / unidad …

10 multiple-comparisons  multilevel-analysis  lme4-nlme  jags  hierarchical-bayesian 

Estoy tratando de construir un modelo donde la respuesta sea proporcional (en realidad es la proporción de votos que un partido obtiene en los distritos electorales). Su distribución no es normal, así que decidí modelarla con una distribución beta. También tengo varios predictores. Sin embargo, no sé cómo escribirlo en …

10 bayesian  jags  bugs  beta-regression  stan 

Tengo una pregunta sobre cómo encajar un problema de censura en JAGS. Observo una mezcla bivariada normal donde los valores de X tienen un error de medición. Me gustaría modelar los verdaderos 'medios' subyacentes de los valores censurados observados. ⌈ xt r u e+ ϵ ⌉ = xo b s …

10 mcmc  censoring  truncation  jags