Tylko alternatywy dla BŁĘDÓW [zamknięte]

13

Zamknięte. To pytanie jest nie na temat . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi.

Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby było tematem dotyczącym weryfikacji krzyżowej.

Zamknięte w zeszłym roku .

Podążam kursem statystyki bayesowskiej używając BŁĘDÓW i R. Teraz już znam BŁĘDY, to świetnie, ale tak naprawdę nie lubię używać osobnego programu zamiast tylko R.

Czytałem, że w R. jest wiele nowych pakietów bayesowskich. Czy istnieje lista lub odniesienie, które pakiety zawierają statystyki bayesowskie i co one robią? I czy istnieje alternatywa dla pakietu R dla elastyczności BŁĘDÓW?

r bayesian bugs

— Sacha Epskamp
źródło

8

Możesz spojrzeć na pakiet MCMCglmm , który jest wyposażony w bardzo ładne winiety. Andrew Gelman ma również bayesglm()funkcję dopasowania uogólnionych Bayesowskich modeli liniowych w pakiecie ramienia . Słyszałem także o przyszłej wersji blmer / bglmerfunkcjach modelowania hierarchicznego w tym samym pakiecie.

— chl
źródło

2

W ramieniu pakietu znajdują się błędy funkcji, które pozwalają na wywoływanie błędów od R. Właśnie tego używam w swoim rearcharchizmie. Na blogu Gelmana jest przykład caling winbugs autorstwa R.

— Manoel Galdino

9

Bayesian CRAN widok zadań

— Eduardo Leoni
źródło

6

Kilka osób, które znam, używa JAGS . Składnia JAGS jest podobna do BŁĘDÓW.

— csgillespie
źródło

(+1, ale myślę, że OP szuka jakiegoś czystego rozwiązania R.) Działa świetnie z pakietem rjags , ale nadal musimy określić nasz model w składni BŁĘDÓW w pliku zewnętrznym.

— chl

5

Po drugie, widok zadań bayesowskich. Dodałbym tylko głos na MCMCpack , dojrzały pakiet oferujący różne modele. W przeważającej części jest również dość dobrze udokumentowany.

— JMS
źródło

0

Wydajność jest głównym powodem, dla którego ludzie używają WinBUGS / OpenBUGS / JAGS vs. pakiety takie jak MCMglmm. Jest ~~bardzo trudno~~ nie praktyczny napisać efektywne próbnik Gibbsa w rodzimej R. Istnieją pakiety, które pozwalają uruchomić modele Bugs od skryptu R, zwłaszcza RBUGS i BUGSParallel .

— Jeff Hall
źródło

1

MCMCglammjest złym przykładem, ponieważ „[a] II symulacja jest wykonywana w C / C ++ przy użyciu biblioteki CSparse dla rzadkich systemów liniowych” (patrz streszczenie ).

— Bernd Weiss,

1

-1; patrz @Bernd. Większość dojrzałych pakietów używa skompilowanego kodu. Głównym powodem jest fakt, że BUGS i inni są bardziej elastyczni, ponieważ mogą zmieścić więcej modeli. Chociaż może to prowadzić do bardziej wydajnych obliczeń, ponieważ pakiet R - nawet ze skompilowanym kodem - musi być bardziej ogólny, może nie.

— JMS

1

MCMCpack wykorzystuje skompilowany kod C / C ++, zoptymalizowany pod kątem danego zadania, dzięki czemu jest w rzeczywistości szybszy niż robienie czegoś w uogólnionym pakiecie, takim jak JAGS (dla konkretnego zadania).

— Wayne