本文将介绍如何在R中做贝叶斯回归分析，R中有不少包可以用来做贝叶斯回归分析，比如最早的（同时也是参考文献和例子最多的）R2WinBUGS包。
这个包会调用WinBUGS软件来拟合模型，后来的JAGS软件也使用与之类似的算法来做贝叶斯分析。然而JAGS的自由度更大，扩展性也更好。
近来，STAN和它对应的R包rstan一起进入了人们的视线。STAN使用的算法与WinBUGS和JAGS不同，它改用了一种更强大的算法使它能完成WinBUGS无法胜任的任务。同时Stan在计算上也更为快捷，能节约时间。
R 包 rstan 是与 STAN 相关的软件包，通常用于特定的数据分析任务，可能在统计计算等方面发挥作用。它与 STAN 一同进入人们的视线，可能为用户提供了一系列功能和工具来利用 STAN 的特性进行数据分析和计算。
总的来说，R 包 rstan 是一个用于与 STAN 进行交互、辅助完成特定数据分析工作的软件包，在统计分析领域可能具有一定的价值和用途。
WinBUGS 和 JAGS 是两款软件。它们在某些任务上的表现与 STAN 不同，STAN 使用了更强大的算法且在计算上更为快捷，能节约时间，而 WinBUGS 和 JAGS 可能在一些任务上不如 STAN，比如 STAN 能完成 WinBUGS 无法胜任的任务。
STAN算法的优势在于其灵活性和扩展性。它能够处理更广泛的概率分布和模型结构，为研究者提供了更大的建模自由度。无论是复杂的层次模型、混合模型还是高维数据模型，STAN都能够轻松应对，给出准确而可靠的推断结果。
例子
设Yi为地区i=1，…，ni=1，…，n从2012年到2016年支持增加的百分比。我们的模型
JAGS，全称是Just another Gibbs sampler，是基于BUGS语言开发的利用MCMC来进行贝叶斯建模的软件包。它没有提供建模所用的GUI以及MCMC抽样的后处理，这些要在其它的程序软件上来处理，比如说利用R包（rjags）来调用JAGS并后处理MCMC的输出。JAGS相对于WinBUGS/OpenBUGS的主要优点在于平台的独立性，可以应用于各种操作系统，而WinBUGS/OpenBUGS只能应用于windows系统；JAGS也可以在64-bit平台上以64-bit应用来进行编译。
JAGS和R的交互非常好，下面我们使用rjags包来实现R对JAGS的调用。 运行一个JAGS模型是指在参数的后验分布中生成抽样，需要这样5个步骤：
定义模型
初始化
编译
适应
监测
后续的MCMC收敛诊断、模型评价等等工作是要由R来完成的。 当然，在使用rjags之前，要保证JAGS已经安装在你的电脑上。 （JAGS下载：http://sourceforge.net/projects/mcmc-jags/files/）
式中，Xji是地区i的第j个协变量。所有变量均中心化并标准化。我们选择σ2～InvGamma（0.01,0.01）和α～Normal（0100）作为误差方差和截距先验分布，并比较不同先验的回归系数。
加载并标准化选举数据
# 加载数据
load("elec.RData")
Y <- Y[!is.na(Y+rowSums(X))]
X <- X[!is.na(Y+rowSums(X)),]
n <- length(Y)
p <- ncol(X)视频
R语言中RStan贝叶斯层次模型分析示例
## [1] 3111 p## [1] 15 X <- scale(X)
# 将模型拟合到大小为100的训练集，并对剩余的观测值进行预测
test <- order(runif(n))>100
table(test)## test
## FALSE TRUE
## 100 3011
Yo <- Y[!test] # 观测数据
Xo <- X[!test,]
Yp <- Y[test] # 为预测预留的地区
Xp <- X[test,]选举数据的探索性分析
boxplot(X, las = 3在R语言中，boxplot函数通常用于创建箱线图（Box Plot），这是一种非常有用的可视化工具，用于展示数据的分布特征，特别是数据中的中位数、四分位数、异常值等。
这里X是一个数值型变量或者包含数值型变量的数据集（如果X是一个数据框，那么boxplot会默认对其中的数值型列进行绘图）。las参数控制坐标轴标签的显示方向，其中las = 3表示坐标轴标签与轴成90度角。
image(1:p, 1:p, main = "预测因子之间的相关性")rstan中实现
统一先验分布
如果模型没有明确指定先验分布，默认情况下，Stan将在参数的合适范围内发出一个统一的先验分布。注意这个先验可能是不合适的，但是只要数据创建了一个合适的后验值就可以了。
data {
int<lower=0> n; // 数据项数
int<lower=0> k; // 预测变量数
matrix[n,k] X; // 预测变量矩阵
vector[n] Y; // 结果向量
}
parameters {
real alpha; // 截距
vector[k] beta; // 预测变量系数
real<lower=0> sigma; // 误差
rstan_options(auto_write = TRUE)
#fit <- stan(file = 'mlr.stan', data = dat)
print(fit)
hist(fit, pars = pars)随时关注您喜欢的主题
dens(fit)traceplot(fit)
rjags中实现
用高斯先验拟合线性回归模型
library(rjags)
model{
# 预测
for(i in 1:np){
Yp[i] ~ dnorm(mup[i],inv.var)
mup[i] <- alpha + inprod(Xp[i,],beta[])
# 先验概率
alpha ~ dnorm(0, 0.01)
inv.var ~ dgamma(0.01, 0.01)
sigma <- 1/sqrt(inv.var)
在JAGS中编译模型
# 注意：Yp不发送给JAGS
jags.model(model,
data = list(Yo=Yo,no=no,np=np,p=p,Xo=Xo,Xp=Xp))
coda.samples(model,
variable.names=c("beta","sigma","Yp","alpha"),
从后验预测分布(PPD)和JAGS预测分布绘制样本
#提取每个参数的样本
samps <- samp[[1]]
Yp.samps <- samps[,1:np]
#计算JAGS预测的后验平均值
beta.mn <- colMeans(beta.samps)
# 绘制后验预测分布和JAGS预测
for(j in 1:5)
# JAGS预测
y <- rnorm(20000,mu,sigma.mn)
plot(density(y),col=2,xlab="Y",main="PPD")
# 后验预测分布
lines(density(Yp.samps[,j]))
# 真值
abline(v=Yp[j],col=3,lwd=2)
# 95% 置信区间
alpha.mn+Xp%*%beta.mn - 1.96*sigma.mn
alpha.mn+Xp%*%beta.mn + 1.96*sigma.mn## [1] 0.9452009 # PPD 95% 置信区间
apply(Yp.samps,2,quantile,0.025)
apply(Yp.samps,2,quantile,0.975)
## [1] 0.9634673
请注意，PPD密度比JAGS预测密度略宽。这是考虑β和σ中不确定性的影响，它解释了JAGS预测的covarage略低的原因。但是，对于这些数据，JAGS预测的覆盖率仍然可以。
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关于作者
Kaizong Ye是拓端研究室（TRL）的研究员。在此对他对本文所作的贡献表示诚挚感谢，他在上海财经大学完成了统计学专业的硕士学位，专注人工智能领域。擅长Python.Matlab仿真、视觉处理、神经网络、数据分析。
本文借鉴了作者最近为《R语言数据分析挖掘必知必会 》课堂做的准备。
非常感谢您阅读本文，如需帮助请联系我们！
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