[Case Study]Poisson model using WinBUGS

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

Poisson model...
model {
for (i in 1:6) {
for (j in 1:3) {
y[i,j] ~ dpois(mu)
}
log(mu) <- alpha + beta*log(x + 10) + gamma*x
}
for (i in 1:6) {
y.pred ~ dpois(mu)
}
alpha ~ dnorm(0, 0.0001)
beta ~ dnorm(0, 0.0001)
gamma ~ dnorm(0, 0.0001)
}

Data:
   list(y = structure(.Data = c(15,21,29,16,18,21,16,26,33,27,41,60,33,38,41,20,27,42),
                     .Dim = c(6, 3)),
      x = c(0, 10, 33, 100, 333, 1000))

Inits:
   list(alpha = 0, beta = 0, gamma = 0)
      
   node   mean   sd   MC error   2.5%   median   97.5%   start   sample
   alpha   2.182   0.2169   0.0109   1.767   2.178   2.629   1001   20000
   beta   0.3169   0.05666   0.002886   0.1993   0.3186   0.4254   1001   20000
   gamma   -0.001006   2.452E-4   1.06E-5   -0.001483   -0.001009   -5.044E-4   1001   20000
   mu[1]   18.48   1.793   0.07912   15.23   18.39   22.35   1001   20000
   mu[2]   22.74   1.571   0.05453   19.78   22.69   25.99   1001   20000
   mu[3]   28.29   1.506   0.01745   25.43   28.26   31.31   1001   20000
   mu[4]   35.63   2.153   0.05967   31.5   35.59   39.95   1001   20000
   mu[5]   40.43   2.739   0.09947   35.18   40.38   45.95   1001   20000
   mu[6]   29.2   3.086   0.04847   23.52   29.07   35.68   1001   20000
   y.pred[1]   18.5   4.634   0.08278   10.0   18.0   28.0   1001   20000
   y.pred[2]   22.76   5.027   0.0633   14.0   23.0   33.0   1001   20000
   y.pred[3]   28.33   5.543   0.04162   18.0   28.0   40.0   1001   20000
   y.pred[4]   35.61   6.316   0.07021   24.0   35.0   49.0   1001   20000
   y.pred[5]   40.45   6.929   0.1133   27.0   40.0   55.0   1001   20000
   y.pred[6]   29.17   6.276   0.06318   18.0   29.0   42.0   1001   20000

Negative binomial model...
model {
for (i in 1:6) {
for (j in 1:3) {
y[i,j] ~ dnegbin(p, r)
}
p <- r/(mu + r)
log(mu) <- alpha + beta*log(x + 10) + gamma*x
}
for (i in 1:6) {
y.pred ~ dnegbin(p, r)
}
r ~ dcat(pi[])
for (i in 1:max) {
pi <- 1/max
}
alpha ~ dnorm(0, 0.0001)
beta ~ dnorm(0, 0.0001)
gamma ~ dnorm(0, 0.0001)
}

Data:
list( max = 1000,
y = structure(.Data = c(15,21,29,16,18,21,16,26,33,27,41,60,33,38,41,20,27,42),
.Dim = c(6, 3)),
x = c(0, 10, 33, 100, 333, 1000))

Inits:
list(alpha = 0, beta = 0, gamma = 0, r = 10)

   node   mean   sd   MC error   2.5%   median   97.5%   start   sample
   alpha   2.183   0.3206   0.01339   1.581   2.176   2.843   4001   100000
   beta   0.3166   0.08655   0.00366   0.1374   0.3188   0.4774   4001   100000
   gamma   -9.956E-4   3.794E-4   1.38E-5   -0.001721   -0.001009   -2.066E-4   4001   100000
   mu[1]   18.56   2.61   0.09437   14.12   18.34   24.36   4001   100000
   mu[2]   22.78   2.253   0.06098   18.76   22.63   27.67   4001   100000
   mu[3]   28.32   2.269   0.02043   24.18   28.21   33.16   4001   100000
   mu[4]   35.73   3.505   0.09056   29.25   35.58   43.19   4001   100000
   mu[5]   40.66   4.505   0.1405   32.35   40.45   50.25   4001   100000
   mu[6]   29.67   4.876   0.06402   21.39   29.21   40.64   4001   100000
   r   72.24   145.3   0.8461   8.0   27.0   617.0   4001   100000
   y.pred[1]   18.54   6.389   0.09668   8.0   18.0   33.0   4001   100000
   y.pred[2]   22.78   7.17   0.06429   10.0   22.0   39.0   4001   100000
   y.pred[3]   28.35   8.32   0.03032   14.0   28.0   47.0   4001   100000
   y.pred[4]   35.77   10.29   0.09455   18.0   35.0   59.0   4001   100000
   y.pred[5]   40.65   11.62   0.1454   20.0   40.0   66.0   4001   100000
   y.pred[6]   29.69   9.736   0.06814   14.0   29.0   52.0   4001   100000

      
      
             6.5.2.pdf (70.04 KB)

2014-6-22 10:03:31 上传

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：Case study winbugs poisson WINBUG model