Моделирование распределения Парето в R Jags (байесовский) - PullRequest
Новая
       15

Моделирование распределения Парето в R Jags (байесовский)

1 голос
/ 30 сентября 2019

Я пытаюсь смоделировать распределение Парето в зазорах R, чтобы получить апостериорное среднее и 95% достоверное множество для α.

Распределение Парето для y ≥ u:

f(y; α, u) = αu ^ α / y ^ (α + 1), u, α> 0 и f (y; α, u) = 0, когда y . E [Y; α, u] = αu / (α - 1), если α> 1 и ∞, в противном случае.

Я использую dpar (alpha, u) для вычисления распределения для y ≥ u вJAGS.

Установите u = 35 и под единообразным априором p (α) = U [0, 50], сгенерируйте 20000 задних образцов с thin = 1 и n.adapt = 1000. Это код, который я сделал, но я не слишком уверен в вероятности и модели. Любая помощь будет признательна! 

cat("model
{   
    alpha ~ dpar(50,35)
  #Not too sure about the code above
  }", file="HIghTemp.csv")
data_temp = list(temp$MaxTemp)
jags.temp = jags.model(file="HIghTemp.csv",data=data_temp,n.chains=1, n.adapt=1000)
params.temp=c("alpha")
samps.temp = coda.samples(jags.temp, params.temp, n.iter=20000,thin=1)
summary(samps.temp)
...