r - MCMCログの混乱

Question

誰か説明してくれませんか

simulatedCase <- rbinom(100,1,0.5)
simDf <- data.frame(CASE = simulatedCase)
posterior_m0 <<- MCMClogit(CASE ~ 1, data = simDf, b0 = 0, B0 = 1)

常に 0 の MCMC 受け入れ率になりますか? どんな説明でも大歓迎です！

Answer 1

ロジスティック回帰モデルにはエラー項がないため、問題はモデル式だと思います。したがって、モデルは次のCASE ~ 1ようなものに置き換える必要がありますCASE ~ x(予測変数xは必須です)。変更された例を次に示します。

CASE <- rbinom(100,1,0.5)
x <- 1:100
posterior_m0 <- MCMClogit (CASE ~ x, b0 = 0, B0 = 1)
classic_m0 <- glm (CASE ~ x,  family=binomial(link="logit"), na.action=na.pass)

したがって、あなたの問題はMCMCpackライブラリとは関係がないと思います（免責事項：このパッケージを使用したことはありません）。

Answer 2

この同じ問題に遭遇した人のために：

モデルに切片しかない場合、MCMClogit 関数は B0=0 以外を処理できないようです。

共変量を追加すると、精度をうまく指定できます。

このモデルから本当にサンプリングしたい場合は、他のパッケージ (arm や rjags など) を検討します。ベイジアン回帰で使用できるオプションのリストについては、http://cran.r-project.org/web/views/Bayesian.htmlを参照してください。