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問題

小さなデータセット (N=100) があります。ポアソン回帰を実行する必要がありますが、一度に 1 つの観測を除外します (したがって、ローリングポアソン回帰)。

方程式にはいくつかの予測子がありますが、私が気にするのは 1 つです ( bxと呼びます)。私の考えは、bx が 100 個のモデル間でどの程度変化するかを見ることです。次に、これらの 100 ポイントの推定値を、Y 軸に効果の大きさ、X 軸にモデル番号を付けてプロットしたいと思います。

要約すると、次のものが必要です。

1. JAGS でローリング ポアソン回帰を実行します (R2jags 経由)。

2. 見積もりを取得したら、それらをプロットします。

JAGS の私のポアソン モデルは正常に動作していることに注意してください(以下は、私のモデル/データのサンプル おもちゃです)。ただし、「ローリング」バージョンを実装できていません。

自己完結型の例

Ok。それがモデルです。bxmodel.fitがあり、100回取得する必要がある係数です。現在のコードでは、完全なデータセットで一度だけ取得できます。ただし、df の最初の行を除外して 2 回目、次に df の 2 行目を除外して 3 回目、というように取得する必要があります。そして、これらすべてのbxをプロットします。

ここで、例として、最初の要素 ( bxの係数) が必要であることを知らせるために、単純なテーブルを作成します。

申し訳ありませんが、ここで試みられた解決策を提供することさえできません。よろしくお願いします。