Estou seguindo um curso de estatística bayesiana usando BUGS e R. Agora, eu já conheço BUGS, é ótimo, mas não gosto muito de usar um programa separado em vez de apenas R.
Eu li que existem muitos novos pacotes bayesianos em R. Existe uma lista ou referência sobre quais pacotes existem para estatísticas bayesianas e o que eles fazem? E, existe uma alternativa ao pacote R para a flexibilidade dos BUGS?
Respostas:
Você pode dar uma olhada no pacote MCMCglmm que vem com vinhetas muito legais. Também existe uma bayesglm()função para ajustar modelos lineares generalizados bayesianos no pacote de braços , de Andrew Gelman. Também ouvi falar de uma versão blmer / bglmerfunções futuras para modelagem hierárquica no mesmo pacote.
Algumas pessoas que eu conheço estão usando o JAGS . A sintaxe JAGS é semelhante ao BUGS.
O desempenho é a principal razão pela qual as pessoas usam o WinBUGS / OpenBUGS / JAGS vs. pacotes como o MCMglmm. É muito difícil, não prático, escrever um amostrador Gibbs eficiente em R. nativo. Existem pacotes que permitem executar modelos BUGS a partir de um script R, principalmente RBUGS e BUGSParallel .
MCMCglammé um mau exemplo, porque "[todas as simulações são feitas em C / C ++ usando a biblioteca CSparse para sistemas lineares esparsos" (consulte o resumo ).