Получение 95% достоверных интервалов для моих байесовских прогнозов вместе с точками из фактического наблюдаемого значения переменной ответа - PullRequest
0 голосов
/ 17 апреля 2019

Переменная ответа для моего набора данных состоит из наблюдений Y [1], Y [2], ...., Y [49]. Я придумал байесовскую иерархическую модель, чтобы сделать байесовские прогнозы для Y [50]. У меня также есть образцы MCMC для Y [1], ..., Y [49], которые я могу использовать для оценки общего соответствия моей байесовской модели, сравнивая их с фактическими значениями Y [1], Y [2] , ...., Y [49].

Можно ли как-нибудь нарисовать гусеничные графики моих байесовских прогнозов из объекта MCMC Иерархической модели вместе с точками, обозначающими фактические наблюдаемые Y, из моего исходного набора данных на R?

Спасибо,

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...