响应是一个比例时的逻辑回归(使用JAGS)

Question

我试图在JAGS中使用逻辑回归模型,但我有(#success y,#attempts n)形式的数据,而不是二进制变量.在R中,可以通过使用glm(y/n~)和"weights"参数将模型拟合到这些数据,但我不确定如何在JAGS中使用它.

这是一个简单的例子,我希望解决我想要问的问题.请注意,我使用的是rjags包.谢谢你的帮助!

y <- rbinom(10, 500, 0.2)
n <- sample(500:600, 10)
p <- y/n
x <- sample(0:100, 10) # some covariate

data <- data.frame(y, n, p, x)

model <- "model{
# Specify likelihood
for(i in 1:10){
    y[i] ~ dbin(p[i], n[i])
    logit(p[i]) <- b0 + b1*x
}

# Specify priors
b0 ~ dnorm(0, 0.0001)
b1 ~ dnorm(0, 0.0001)
}"

Answer 1

您根本不需要p在数据集中进行计算.让它成为模型中的逻辑节点.我更喜欢这个R2jags界面,它允许你以R函数的形式指定一个BUGS模型......

jagsdata <- data.frame(y=rbinom(10, 500, 0.2),
                   n=sample(500:600, 10),
                   x=sample(0:100, 10))
model <- function() {
    ## Specify likelihood
    for(i in 1:10){
        y[i] ~ dbin(p[i], n[i])
        logit(p[i]) <- b0 + b1*x[i]
    }
    ## Specify priors
    b0 ~ dnorm(0, 0.0001)
    b1 ~ dnorm(0, 0.0001)
}

现在运行它:

library("R2jags") 
jags(model.file=model,data=jagsdata,
     parameters.to.save=c("b0","b1"))