Может ли кто-нибудь помочь с кодом JAGS для байесовской полиномиальной логистической модели с одной категориальной переменной X (ранее Дирихле)?Моим типичным примером является матрица "z" в приведенном ниже коде, которая представляет 3 результата, а "site" в нижней строке кода - категориальная переменная x.
Я могу получить код, который оценивает каждыйиз 3 результатов, но я нахожусь в тупике о том, как добавить категорический X (сайт больницы).
Я хотел бы использовать первый результат, z [, 1], в качестве ссылки и «а» какссылка на «сайт».
Вот пример кода, который оценивает результаты (НЕТ категорических X).Это то, что я до сих пор.Буду признателен за любую помощь в расширении этой модели с X.
library('rjags')
z <- matrix(c(rep(1,70), rep(0,30),
rep(0,70), rep(1,22), rep(0,8),
rep(0,92), rep(1,8)),
nrow=100, ncol=3)
## The model ##
modelString = "
model
{
for (j in 1:K)
{
alpha[j] <- 1
}
#Prior
pi ~ ddirch(alpha[1:K])
for (i in 1:N)
{
z[i, 1:K] ~ dmulti(pi, 1)
}
}
"
writeLines( modelString , con="TEMPmodel.txt" )
#Run jags
jags <- jags.model('TEMPmodel.txt',
data = list('z' = z,
'N' = nrow(z),
'K' = ncol(z)),
n.chains = 4,
n.adapt = 1000)
mcmc.samples <- coda.samples(jags,
c('pi'),
2500)
#Estimates are similar to observed data
summary(mcmc.samples)
#5 category predictor hospital site to add to model
set.seed(1)
site <- sample(rep(letters[1:5], 20), 100)