R의 rjags를 이용한 베이시언(Bayesian) 입문 2

간단한 회귀분석(linear regression)을 베이시언(Bayesian)으로 수행하여 보자

 

아래 데이터 파일을 R의 working directory에 내려받은 후에 R에서 읽는다.

example2.csv

0.02MB

R에서 데이터를 아래와 같이 읽어들인다

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rm(list = ls())  setwd("d:/tmp/rcode/")  regdat <- read.csv('example2.csv', header=TRUE, strip.white=TRUE)    head(regdat)  dim(regdat)

변수가 X와 Y이고 observation이 1000개이다.

 

JAGS 모델을 아래와 같이 작성하고 example2.jags라고 R의 working directory에 저장한다. 

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model {   a ~ dnorm(0, 1/100^2)   b ~ dnorm(0, 1/100^2)   sigma ~ dunif(0, 100)   tau <- 1/sigma^2      for(i in 1:N) {     mu[i] <- a + b*x[i]     y[i] ~ dnorm(mu[i], tau)   } }

 

이제 다시 R script를 이어서 작성해보자

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library(rjags)  x <- regdat$X  y <- regdat$Y  N <- length(y)  jags <- jags.model(    'example2.jags',    data = list(      'x' = x,      'y' = y,      'N' = N    ),    n.chains = 4,    n.adapt = 100  )  update(jags, 1000)  jags.samples(jags, c('a', 'b'), 1000)

a는 약 -0.619, b는 약 1.00이 나온다.