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私は請求件数として y を持つ請求件数データセットを持っています。16 共変量は x1 から x16 (0 と 1 で構成されます) であり、エクスポージャー (オフセットとも呼ばれます) として X と E と呼ばれる設計行列に配置しました。JAGS を使用して、このデータセットにポアソン回帰を当てはめようとしています。モデル部分に書いたコードは以下の通りです。

Poisson.model <- function(){
    for(i in 1:N){
        y[i] ~ dpois(lambda[i])
        log(lambda[i]) <- log(E[i]) + beta1+ beta2*x1[i] + beta3*x2[i] +  beta4*x3[i] + beta5*x4[i] + beta6*x5[i] + beta7*x6[i] + beta8*x7[i] + beta9*x8[i] + beta10*x9[i] + beta11*x10[i] + beta12*x11[i] + beta13*x12[i] + beta14*x13[i] + beta15*x14[i] + beta16*x15[i] + beta17*x16[i]
}
###declare priors 
beta1 ~ dnorm(0,0.0001)
beta2 ~ dnorm(0,0.0001)
beta3 ~ dnorm(0,0.0001)
beta4 ~ dnorm(0,0.0001)
beta5 ~ dnorm(0,0.0001)
beta6 ~ dnorm(0,0.0001)
beta7 ~ dnorm(0,0.0001)
beta8 ~ dnorm(0,0.0001)
beta9 ~ dnorm(0,0.0001)
beta10 ~ dnorm(0,0.0001)
beta11 ~ dnorm(0,0.0001)
beta12 ~ dnorm(0,0.0001)
beta13 ~ dnorm(0,0.0001)
beta14 ~ dnorm(0,0.0001)
beta15 ~ dnorm(0,0.0001)
beta16 ~ dnorm(0,0.0001)
beta17 ~ dnorm(0,0.0001)

}

私の質問は、1) log(lambda[i]) の右側にある長い方程式を置き換えるために、行列の乗算として X とベータを作成するにはどうすればよいですか?

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with the function inprod and the function model.matrix you pass the matrix as follows

X<-model.matrix(~covariate1+covariate2,data=data)

for(i in 1:17){ beta[i] ~ dnorm(0, 0.0001)}

inprod(beta[], X[i,])+log(E[i])
于 2014-04-13T23:27:39.410 に答える