Байесовский интервал 5 подогнанных значений
Я провел байесовский анализ, запустив Winbugs из R, и вывел подходящие значения и их байесовские интервалы. Вот соответствующий вывод Winbugs, где mu[i] - это i-ое значение.
node mean 2.5% 97.5%
mu[1] 0.7699 0.6661 0.94
mu[2] 0.8293 0.4727 1.022
mu[3] 0.7768 0.4252 0.9707
mu[4] 0.6369 0.4199 0.8254
mu[5] 0.7704 0.5054 1.023
То, что я хочу сделать, это найти байесовский интервал для среднего значения этих 5 подогнанных значений. Есть идеи как?
2 ответа
Решение
Ответ Криса Джексона правильный, однако, если ваша модель работает часами, вы не будете счастливы, потому что это означает модификацию модели и запуск ее снова. Но вы можете достичь своей цели в R в последующем процессе, не запуская модель снова - взяв среднее значение задних выборок:
out <- bugs(...)
sapply(out$sims.list$mu, mean, ...) # I'm not sure exactly about the structure of
# out$sims.list$mu, so it might be slightly
# different
Определите другой узел в коде модели WinBUGS
mu.mean <- среднее (mu [])
и контролировать это?