과학과 기술/R 통계
R의 rjags를 이용한 베이시언(Bayesian) 입문 2
부르칸
2021. 2. 5. 03:54
간단한 회귀분석(linear regression)을 베이시언(Bayesian)으로 수행하여 보자
아래 데이터 파일을 R의 working directory에 내려받은 후에 R에서 읽는다.
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)
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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)
}
}
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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)
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a는 약 -0.619, b는 약 1.00이 나온다.