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でベイジアンロジットを実行していMCMCpack::MCMClogitます。構文は簡単でlm()orglm()に従いますが、関数に相当するものは見つかりませんpredict.glm。MCMClogitデータフレームの観測単位ごとに結果の確率を予測する方法はありますか? predict()新しいデータからトレーニング データを検証するのに特に役立ちます。これは最終的に私がしなければならないことです。

df = read.csv("http://dl.dropbox.com/u/1791181/MCMC.csv")#Read in data
model.glm = glm(SECONDARY.LEVEL ~ AGE + SEX, data=df, family=binomial(link=logit))
glm.predict = predict(model.glm, type="response")

MCMClogit() の場合:

model.mcmc = MCMClogit(SECONDARY.LEVEL ~ AGE + SEX, data=df, mcmc=1000)
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関数の説明には次のように書かれています：

この関数は、ランダム ウォーク メトロポリス アルゴリズムを使用して、ロジスティック回帰モデルの事後分布からサンプルを生成します。

したがって、シミュレートさmodel.mcmcれたポイントが既に含まれていると思います。MCMClogit()

You can use str to see what it contains and summary and plot functions on it like in the example there : http://cran.r-project.org/web/packages/MCMCpack/MCMCpack.pdf

于 2012-08-07T07:25:01.907 に答える