如何解决如何计算 mcmc 模型的偏差标准信息
我正在使用 HSAUR 包中的数据癫痫症使用以下代码估计贝叶斯统计中的非分层泊松模型:
install.packages("HSAUR",dependencies = TRUE)
data<-HSAUR::epilepsy
model2<-MCpoissongamma(data$seizure.rate,1,0.00001,20000)
summary(model2)
这些是总结的结果:
> summary(model2)
Iterations = 1:20000
Thinning interval = 1
Number of chains = 1
Sample size per chain = 20000
1. Empirical mean and standard deviation for each variable,plus standard error of the mean:
Mean SD Naive SE Time-series SE
8.265856 0.186208 0.001317 0.001317
2. Quantiles for each variable:
2.5% 25% 50% 75% 97.5%
7.908 8.139 8.263 8.390 8.638
我如何估计这个模型的偏差标准信息?
类模型为mcmc
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