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r - hurdle-lognormal() brms モデルの事前確率をコーディングするには?
ベイジアンの以前の概念は理解できます。これはクールですが、それらをコードに変換するのは難しすぎます。私が知る限り、事前情報なしで公開することは良い習慣ではありません。私は非常に大きなデータセット (n = 5000) を持っています。誰でも助けることができますか？
次のような hurdle_lognormal モデルがあります。
received_ Treatment_hours は、ゼロ膨張 (50%) の結果変数であり、極端な値 (外れ値) も含まれています。0 ～ 100 の範囲で、ほとんどの患者は約 5 時間かかりました。
前回のまとめです
モデルの対数正規部分と二項部分の一般的な事前確率 b をコーディングする方法は? 異なる予測因子レベル間で、受けた治療時間が 30 時間を超える可能性は低いと仮定しましょう。ゼロの割合は、さまざまな予測レベル (10 ～ 90%) の間でかなりの範囲にありました - これをどのようにコーディングするのですか?
これらの sd、intercept、およびシグマ プライアで定義できるものは何ですか?
モデルの対数正規部分のために私が自分で書いたコード: