прогнозирование последующего предсказанного количества успехов с использованием JAGS - PullRequest
Новая
       68

прогнозирование последующего предсказанного количества успехов с использованием JAGS

0 голосов
/ 18 апреля 2020

Нам дан набор данных о расстояниях от лунки (от 2 до 20 метров), количестве попыток и количестве успешных ударов на каждом данном расстоянии. Затем нас просят добавить данные и найти последующее число успешных ударов на 25 метрах за 100 попыток с учетом нашей модели. А затем подготовьте данные. Вот моя модель и моя попытка, я не уверен, как я должен это изобразить. 

model <-
"model{ 
# likelihood
for (i in 1:N){
        Nsucc[i] ~ dbinom(Psucc[i], Ntrys[i])
        logit(Psucc[i]) <- alpha + beta*distance[i]
}
# priors
alpha ~ dunif(-10,10)
beta ~ dunif(-10,10)
}"

glm2.data <- list(N=20, Nsucc=c(Nsucc, NA), Ntrys=c(Ntrys, 100), distance=c(distance, 25))
glm2.model <- jags.model(textConnection(model), glm2.data, n.chains=2,inits=list(.RNG.name="base::Wichmann-Hill",.RNG.seed=1))
update(glm2.model, n.iter = 1000, progress.bar="none")
glm2.samps <- coda.samples(glm2.model, variable.names=c("alpha", "beta", "Nsucc[1:20]", "Psucc[1:20]"), n.iter=1e4).

Любая помощь очень ценится.

...