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私は Python を初めて使用し、R で記述したモデルを Python 言語に変換するのに問題があります。リソースやコード例に関する提案があれば、それを大いに感謝します。ヘルプ ファイルなどでコードやテキストのスニペットをいくつか見たことがありますが、Python の初心者にとって十分な注釈や具体的なものはありません。次のモデルは、Royle (2004) に基づいてモデル化された N 混合存在量モデルです。空間的に複製された数から人口サイズを推定するための N 混合モデル。基本的に、それはポアソン/二項混合モデルを記述します。ここで、Z_i は湿地レベルの存在量であり、ポアソン分布を持つ確率変数として扱われます。サイト i と訪問 j で観察された繁殖数 (yij) は、インデックス パラメーター Z_i と成功パラメーター p_ij の二項分布に従います。

model {

## Priors

a0 ~ dunif(-5, 5)
a1~ dunif(-5, 5)
a2 ~ dunif(-5, 5)
a3~ dunif(-5, 5)
b0 ~ dunif(-5, 5)
b1~ dunif(-5, 5)
b2~ dunif(-5, 5)

## Model

# State process
for(i in 1:5175) {
logit(psi[i]) <- min(max(a0 + a1*wetarea[i] + 
    a2*percentcover[i] + 
    a3*(year[i]), -99), 99)

Z[i] ~ dbern(psi[i])

# Detection process
for(j in 1:3) {
    logit(p[i, j]) <- b0 + b1*emergentcover[i, j] + 
        b2*time[i]
    y[i, j] ~ dbin(p[i, j], Z[i])
    }
}


## Derived parameters   
Zsum <- sum(Z[])    # Number of sites occupied
PAO <- Zsum / 100   # Proportion of sites occupied (aka PAO)

}

ヘルプ/提案をお寄せいただきありがとうございます

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PyMC wikiには、占有モデルや混合モデルなど、いくつかの例があります。私はそれらを見ます。あなたのモデルはかなり単純に見えます。

于 2014-01-08T19:50:26.027 に答える