Прогнозирование с помощью моделей zoib (MCMC / RJags)

Question

Я использую пакет zoib в R для построения моделей с нулевой инфляцией бета-регрессии. Я ищу простой способ использования моделей, которые производит zoib, для расчета прогнозируемого отклика для нового набора данных. Под "новым набором данных" я подразумеваю данные, не использованные для построения оригинальных моделей zoib.

Я знаю, что могу просто взять параметры модели zoib и вручную написать функцию в R для прогнозирования, но я хочу использовать тот факт, что модели zoib являются байесовскими, поэтому я могу получить апостериорное распределение возможных значений отклика. Мой план - использовать апостериорные распределения для вычисления доверительных интервалов вокруг каждого прогноза.

Поскольку zoib использует подход MCMC в RJags, я исследовал эти два решения:

1. манипулирование кодом в RJags

2. добавление новых данных с помощью переменной ответа "NA"

Первое решение, которое я не знаю, как реализовать, потому что zoib запускает RJags изнутри, а модель с нулевым уровнем инфляции очень сложна. Я попробовал второе решение, но оно просто игнорировало строки данных, которые я добавил со значениями ответа "NA".

Answer 1

Я написал разработчикам пакетов zoib по электронной почте, и это был там ответ.

На данный момент функция zoib может выводить только апостериорные прогностические выборки для Y с учетом X в наборе данных, к которому применяется регрессия zoib, но не для нового набора X. Ваше предложение может быть легко включено в новую версию пакета, которая, как ожидается, выйдет через несколько недель.