An embedded and charset-unspecified text was scrubbed... Name: no disponible URL: <https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help-es/attachments/20100811/ef8ef1dc/attachment.pl>
[R-es] gibbs
2 messages · Javier Marcuzzi, Xavier Fernández i Marín
1 day later
Javier Marcuzzi vas escriure el dia dc, 11 ago 2010:
Tengo una duda despecto como usar gibbs y r. Me explicar? en un ejemplo donde todos los datos se encuentran en ?library(MCMCglmm)?. Al ejecutar el c?digo R que escribo en este correo, obtengo las soluciones (Solucion.m). Pues bien, entiendo que utilizando HPDinterval (?.) puedo obtener por ejemplo la regi?n donde se ubica el 95% de la probabilidad para ?. Pues, me gustar?a conocer aparte del valor de soluci?n, el valor de ?confiabilidad?, error, error est?ndar, ?, para cada soluci?n. Obteniendo un resultado final como ?Diert2, 3,64?, s.e. de ... ? (agregado a la lalida de Solucion.m del c?digo r que escribo a continuaci?n). Por las dudas, HPDinterval de la librer?a coda.
m es un objeto de tipo "mcmc". Se trata simplemente de una gran matrix con las simulaciones en las filas y los parámetros estimados en las columnas. De esta manera, usando quantile() puedes obtener todo lo que quieras: quantile(m$Sol, c(0.025, 0.05, 0.5, 0.95, 0.975) te darÃa la mediana de tu estimador, y los intervalos de credibilidad al 90 y al 95 %. Un simple sd(m$Sol) devuelve la desviación. Un apply() aplicado a quantile() siempre es muy útil: apply(m, 2, quantile, c(0.025, 0.5, 0.975)) Y el error para cada solución: apply(m, 2, sd) Un saludo,
- Xavier -