パッケージと同じようにMCMCglmm多かれ少なかれ推定されたモデルから、関心のある量をシミュレートしたいと思います。Zelig独立した値にZelig必要な値を設定すると、ソフトウェアが結果変数 (期待値、確率など) の結果を計算します。例：
# Creating a dataset:
set.seed(666)
df <- data.frame(y=rnorm(100,20,20),z=rnorm(100,50,70))
# Loading Zelig
library(Zelig)
# Model
m1.zelig <- zelig(y~z, data=df, model="ls")
summary(m1.zelig)
# Simulating z = 10
s1 <- setx(m1.zelig, z = 10)
simulation <- sim(m1.zelig, x = s1)
summary(simulation)
ご覧のとおり、z = 10 の場合、y は約 17 です。
# Same model with MCMCglmm
library(MCMCglmm)
m1.mcmc <- MCMCglmm(y~z, data=df, family = "gaussian", verbose = FALSE)
summary(m1.mcmc)
によって推定された事後分布で z = 10 をシミュレートしMCMCglmm、y の期待値を取得する方法はありますか? どうもありがとうございました！