R: BayesianToolsをためす [統計]
The BayesianTools R package with general-purpose MCMC and SMC samplers for Bayesian statistics で紹介されていた BayesianTools をためしてみました。
ポアソン回帰をやってみました。
library(BayesianTools) set.seed(123) x <- c(3, 2, 4, 3, 3, 6, 4, 1, 6, 4, 5, 7, 4, 4, 1, 4, 0, 3, 8, 4) loglik <- function(param) { ll <- sum(dpois(x, param, log = TRUE)) return(ll) } setup <- createBayesianSetup(loglik, prior = NULL, lower = 0, upper = 1000) out <- runMCMC(setup, sampler = "DEzs", settings = list(iterations = 10000, burnin = 1000, thin = 1))
結果です。
> gelmanDiagnostics(out) Potential scale reduction factors: Point est. Upper C.I. par 1 1 1.01 > summary(out) # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## MCMC chain summary ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # MCMC sampler: DEzs # Nr. Chains: 3 # Iterations per chain: 3002 # Rejection rate: 0.589 # Effective sample size: 9006 # Runtime: 0.786 sec. # Parameter MAP 2.5% median 97.5% # par 1 : 3.800 3.032 3.844 4.756 ## DIC: 104.163 ## Convergence Gelman Rubin multivariate psrf: ## Correlations par 1 par 1 1
実際のchainは1本ですが、internal chainをつかってGelman-Rubin統計量を計算しているとのこと。
デフォルトのサンプラーの“DEzs”は“Differential-Evolution MCMC zs”ということですが、“zs”はなんだろう。
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