에 대해 지정합니다. y의 종속 변수에 대한 데이터가 있습니다.이 값은 공변수 인 x1 및 x2의 함수로 모델링 할 수 있습니다. y 및 x1이 "플롯"수준에서 관찰되고, x2이 "사이트"수준에서 관찰된다. 플롯은 사이트 내에서 계층 적으로 중첩됩니다. 연관된 공변량 데이터가있는 y에 대한 100 가지 관측치가 있습니다. #generate covariate
rjags을 샘플러로 사용하고 있습니다. 모델에는 3 개의 행렬이 정의되어 있습니다. coda.samples 함수는 샘플 목록을 반환합니다. 내가 처음 샘플 목록을 경우 열 이름은 다음과 같이 보일 : > colnames(output[[1]])
"A[1,1]" "A[2,1]" "A[1,2]" "A[2,2]" ...
"B[1,1]" "B[2,1]" "B[
안녕하세요, 나는 기존의 독립 t-test를이 homoscedasticity (즉, 동일 그룹간에 차이)와 잔차의 정규성을 가정 것을 알고있다. 일반적으로 이들은 균등성의 균등성에 대한 levene의 테스트와 정상 가정에 대한 shapiro-wilk 테스트 및 qqplots을 사용하여 검사됩니다. 베이지안 독립 t 테스트로 어떤 통계적 가정을 검사해야합니까
매개 변수화 된 선형 가우스 베이지안 네트워크가 있고 모델에 대한 예측을 rjags을 사용하여 수행하려고합니다. 나는 하나의 관측을 위해서 이것을 할 수는 있지만 여러 관측을 통과시키는 방법을 모른다. 여기에 예제에게 있습니다 library(rjags)
library(coda)
초기 모델 mod <- textConnection("model {