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誰かが反復測定 ANOVA の BUGS/JAGS モデルのコードを持っているかどうか疑問に思っていましたか? 基本的に、Time of day、Day、およびTreatmentに対してモデル化したい応答 ( y ) があります。また、治療 x 時間帯と治療 x 日という 2 つの交互作用用語も含めたいと思います。. この研究には約 20 人が参加し、約 1 週間にわたって 1 日 4 回測定されました。どこから始めればよいかよくわかりません。時刻の共変量も日の共変量内にネストする必要があるのではないかと心配しています。BUGS/JAGS モデルの尤度部分のコードを誰かが持っていれば、大歓迎です。私は事前の世話をすることができます。これでうまくいくようには見えません。

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あなたの質問にはいくつかのあいまいな点があります。

  1. 時刻と曜日を連続共変量として入力しますか、それとも離散因子として入力しますか?

  2. 個人のアイデンティティを固定効果またはランダム効果としてモデルに入力しますか?

  3. 1日または1 日の時間のいずれかが要因である場合、それを固定効果またはランダム効果として含めますか?

  4. Time of DayをDay内にネストする必要があるかどうかを尋ねます。データと目的について詳しく知らなければ、これに答えることはできません。

個人を変量効果として扱いたいと仮定した コードの例を次に示します。

また、 、 、および は、すべての個体にわたって一定の勾配を持っていると仮定TreatmentしTime.of.dayますDay。このモデルを、さまざまな個人が個別にモデル化された勾配を取得する固定またはランダム勾配モデルに拡張するのは簡単です。たとえば、ランダム勾配モデルの場合、以下のベータ パラメータを変更して、アルファ パラメータと同様の方法で処理します。

OP の要求に従い、これは尤度部分のみであり、事前確率は含まれません。

for(i in 1:n.observations){
   y[i] ~ dnorm(alpha[individual[[i]] + beta1*Day[i] + beta2*Time.of.day[i] + beta3*Treatment[i] + beta4*Treatment[i]*Day[i] + beta5*Treatment[i]*Time.of.day[i], tau.obs)
}
# individual[i] contains the numerical index representing the individual that corresponds to observation i.

for(j in 1:n.individuals){
   alpha[j] ~ dnorm(mu, tau)
}
于 2015-11-19T22:23:47.983 に答える