R не может распознать переменную, не знаю почему

Question

В настоящее время я использую R studio и скачал пакет 'brms' для тех, кто с ним знаком.Я хотел создать код, который загрузит набор данных, запустит преобразование Пуассона и закодирует преобразование как другую переменную:

`install.packages("brms")
library(brms)
#In this example, we have a data set which includes data for fishing,
#like number of fish caught, whether bait was used, etc.
#We will bit this using something called a 'zero limit possion' model'.
zinb <- read.csv("http://stats.idre.ucla.edu/stat/data/fish.csv") #data set
zinb$camper <- factor(zinb$camper, labels = c("no", "yes")) #adding whether camper was there
head(zinb)
is.data.frame(zinb)
summary(zinb)
#below, we fit our zinb data set into that zero limit possion model, and
#our predictors will be number of persons, whether there was a child,
#and if the group consisted of campers. 
fit_zinb1=brm(data=zinb, count ~persons + child + camper,
             family = zero_inflated_poisson("log")) #specify the data, and the family

#see what it looks like
summary(fit_zinb1)

Однако R не может распознать мою новую переменную "fit_zinb1".Любые мысли о том, почему это может иметь место?

Большое вам спасибо!

Answer 1

Спасибо за ваш вопрос.Ваш код работает нормально и дает вывод ниже.

Это, вероятно, означает, что ваша система не настроена должным образом для запуска library(brms).Вы пробовали запустить простую модель в library(rstan)?Например, модель из восьми школ отсюда: https://github.com/stan-dev/rstan/wiki/RStan-Getting-Started

Скорее всего, она не будет работать и может дать вам лучшее представление о том, чего не хватает в вашей настройке для запуска этих моделей.

Family: zero_inflated_poisson 
Links: mu = log; zi = identity 
Formula: count ~ persons + child + camper 
Data: zinb (Number of observations: 250) 
Samples: 4 chains, each with iter = 2000; warmup = 1000; thin = 1;
     total post-warmup samples = 4000

Population-Level Effects: 
          Estimate Est.Error l-95% CI u-95% CI Eff.Sample Rhat
Intercept    -1.01      0.17    -1.33    -0.66       2684 1.00
persons       0.87      0.04     0.79     0.96       2678 1.00
child        -1.37      0.09    -1.55    -1.19       2890 1.00
camperyes     0.79      0.09     0.61     0.98       3329 1.00

Family Specific Parameters: 
   Estimate Est.Error l-95% CI u-95% CI Eff.Sample Rhat
zi     0.41      0.04     0.32     0.50       3071 1.00

Samples were drawn using sampling(NUTS). For each parameter, Eff.Sample 
is a crude measure of effective sample size, and Rhat is the potential 
scale reduction factor on split chains (at convergence, Rhat = 1).