R solo alternative a BUGS [chiuso]

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Sto seguendo un corso sulle statistiche bayesiane usando BUGS e R. Ora, conosco già BUGS, è fantastico ma non mi piace molto usare un programma separato piuttosto che solo R.

Ho letto che ci sono molti nuovi pacchetti bayesiani in R. Esiste un elenco o un riferimento su quali pacchetti ci sono per le statistiche bayesiane e cosa fanno? E esiste un'alternativa al pacchetto R per la flessibilità di BUGS?

r bayesian bugs

— Sacha Epskamp
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Puoi dare un'occhiata al pacchetto MCMCglmm fornito con vignette molto belle. C'è anche una bayesglm()funzione per il montaggio di modelli lineari generalizzati bayesiani nel pacchetto braccio , di Andrew Gelman. Ho anche sentito parlare di una versione blmer / bglmerfunzioni future per la modellazione gerarchica nello stesso pacchetto.

— CHL
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Nel braccio del pacchetto ci sono i bug di fucntion, che ti permettono di chiamare bug da R. Questo è quello che uso nella mia ricerca. Nel blog di Gelman c'è un esempio di calling bug di R.

— Manoel Galdino,

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Vista dell'attività CRAN bayesiana

— Eduardo Leoni
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Alcune persone che conosco hanno usato JAGS . La sintassi di JAGS è simile a BUGS.

— csgillespie
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(+1 ma penso che l'OP stia cercando una soluzione R pura.) Funziona benissimo con il pacchetto rjags , ma dobbiamo ancora specificare il nostro modello nella sintassi BUGS in un file esterno.

— chl

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Secondo la vista delle attività bayesiane. Aggiungerei un voto per MCMCpack , un pacchetto maturo che offre una varietà di modelli. Per la maggior parte è anche abbastanza ben documentato.

— JMS
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Le prestazioni sono il motivo principale per cui le persone usano WinBUGS / OpenBUGS / JAGS rispetto a pacchetti come MCMglmm. È ~~molto difficile~~ non pratico scrivere un efficiente campionatore Gibbs in nativo R. Esistono pacchetti che consentono di eseguire modelli BUGS da uno script R, in particolare RBUGS e BUGSParallel .

— Jeff Hall
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MCMCglammè un cattivo esempio perché "[a] ll simulazione viene eseguita in C / C ++ usando la libreria CSparse per sistemi lineari sparsi" (vedi abstract ).

— Bernd Weiss,

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-1; vedi @Bernd. La maggior parte dei pacchetti maturi usa il codice compilato. Il motivo principale è che BUGS et al sono più flessibili in quanto possono adattarsi a più modelli. Sebbene ciò possa portare a un calcolo più efficiente poiché un pacchetto R - anche con codice compilato - deve essere più generale, potrebbe non esserlo.

— JMS

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MCMCpack utilizza il codice C / C ++ compilato, ottimizzato per l'attività a portata di mano, quindi in realtà è più veloce rispetto a fare qualcosa in un pacchetto generalizzato come JAGS (per un'attività specifica).

— Wayne,