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社区首页 >问答首页 >选择包含在CausalImpact或bsts中的先验概率?

选择包含在CausalImpact或bsts中的先验概率?
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Stack Overflow用户
提问于 2018-03-15 02:22:48
回答 1查看 235关注 0票数 0

CausalImpact package中,提供的协变量是以某种先验概率M/J独立选择的,其中M是预期的模型大小,J是协变量的数量。然而,在论文的page 11上,他们说通过“询问预期模型尺寸M”来获得值。我查看了CausalImpact的文档,但找不到更多信息。这是在包中的什么地方完成的?有没有可以在函数调用中设置的参数来决定为什么我想要的M

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回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2018-05-28 13:29:37

您是对的,这在CausalImpact中是不可能的,但却是可能的。CausalImpact在幕后使用bsts,此包允许设置参数。因此,您必须首先使用bsts定义模型,设置参数,然后将其提供给您的CausalImpact调用,如下所示( CausalImpact手册中修改后的示例):

post.period <- c(71, 100)
post.period.response <- y[post.period[1] : post.period[2]]
y[post.period[1] : post.period[2]] <- NA

ss <- AddLocalLevel(list(), y)
bsts.model <- bsts(y ~ x1, ss, niter = 1000, expected.model.size = 4)

impact <- CausalImpact(bsts.model = bsts.model,
                       post.period.response = post.period.response)
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原文链接:

https://stackoverflow.com/questions/49285132

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