Rgbp:分层建模与频率法检验过分散高斯、泊松和二项式数据

我们利用近似贝叶斯机器来拟合二级共轭递阶模型在过度分散的高斯、泊松和二项式数据上,并通过频率覆盖评估来评估随机效应的近似贝叶斯区间估计是否满足名义置信水平。Rgbp假设的数据包括对每个随机效应的观察到的充分统计,例如每组的平均值或比例,而没有总体水平的数据。配备密度最大化调整的近似贝叶斯工具对模型参数(包括二级方差分量、回归系数和随机效应)产生近似点和区间估计。对于二项式数据,该软件包提供了一种选择,通过接受拒绝法生成所有模型参数的后验样本。该软件包提供了一种通过参数引导(我们称之为频率方法检查)来评估随机效应的贝叶斯区间估计的覆盖率的快速方法。

版本: 1.1.4款
取决于: R(2.2.0条)
进口: 序号,姆诺蒙特
出版: 2019年12月17日
作者: Joseph Kelly、Hyungsuk Tak和Carl Morris
维护人员: 约瑟夫·凯利<josephkelly在邮政局。哈佛。教育>
错误报告: https://github.com/jykly/Rgbp/issues
许可证: GPL-2
需求对比:
引用: Rgbp引文信息
起重机检查: Rgbp结果

文档:

参考手册: Rgbp。pdf格式

下载:

包源: Rgbp_1.1.4条。焦油。广州
Windows二进制文件: r-devel公司:Rgbp_1.1.4条。拉链,r-释放:Rgbp_1.1.4条。拉链,r-oldrel:Rgbp_1.1.4条。拉链
macOS二进制文件: r型释放装置(arm64):Rgbp_1.1.4条。tgz公司,r-oldrel(arm64):Rgbp_1.1.4条。tgz公司,r-release(x86\u 64):Rgbp_1.1.4条。tgz公司,r-oldrel(x86_64):Rgbp_1.1.4条。tgz公司
老资料来源: Rgbp存档

链接:

请使用规范形式https://CRAN.R-project.org/package=Rgbp链接到此页面。