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フォームのモデルがあり、y=a_{i} + b_{i,1}*x_{1} + b_{2}*x_{2}をi=1,2,...,12使用してこのモデルを推定したいとしましょうrstanarm。

インターセプトごとに異なる事前確率を設定することは可能ですかa_{i}(つまり、最初の 4 つがnormal(location = 0, scale = 1, autoscale = TRUE)、次の 4 つがnormal(location = 1, scale = 2, autoscale = TRUE)、最後の 4 つがstudent_t(df = 1, location = 0, scale = NULL, autoscale = TRUE))。b_{i,1}とlastly にも同じ事前確率を設定したいと思いますb_{2}~normal(location = 3, scale = 1, autoscale = TRUE)。

rstanarm でそれを行うことは可能ですか?

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rstanarmでサポートされているモデルには最大で 1 つの切片がありますが、式に -1 を含め、ダミー変数の係数を係数として扱うことにより、切片を抑制することができます。係数については、次のようなことを行うことができます prior = student_t(df = c(rep(Inf, 8), rep(1, 4)), location = c(rep(0, 4), rep(1, 4), rep(0, 4)), scale = c(rep(1, 4), rep(2, 4), rep(1, 4)), autoscale = TRUE) が、ある種の階層モデルを意図しているようです。その場合、グローバル パラメーターからの偏差の事前確率は、多変量正規にしかなりません。を参照してください?prior_decov。

于 2017-08-07T15:15:11.787 に答える