为我的贝叶斯预测绘制95%的可信区间，以及响应变量的实际观察值中的点
为我的贝叶斯预测绘制95%的可信区间，以及响应变量的实际观察值中的点
提问于 2019-04-17 22:57:21
我的数据集的response变量由观察值Y1、Y2、...、Y49组成。我提出了一个贝叶斯分层模型来对Y50进行贝叶斯预测。我还有Y1，...，Y49的MCMC样本，我可以用它们与Y1，Y2，...，Y49的实际值进行比较，来评估我的贝叶斯模型的整体拟合。
有没有办法从分层模型的MCMC对象中绘制我的贝叶斯预测的毛虫图，以及代表我在R上的原始数据集中实际观察到的Y的点？
谢谢,
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2020-04-11 10:13:21
首先，您需要提取每个$Y_i$的置信区间。(如果您不使用标准的S3对象，则通常使用分位数函数来完成此操作)。
然后创建以下df：
df <- data_frame(
obs = seq(from = 1,
to = 49,
by = 1),
lower = q1,
upper = q2,
estimate = estimate,
actual = actual)然后你会说：
df %>% ggplot(aes(x = obs)) +
geom_line(aes(y = actual)) +
geom_pointrange(aes(ymin = lower, ymax = upper, y = estimate)) +
coord_flip()如果你正在做分层模型，我真的推荐使用rstanarm包，它与tidybayes库(可以自动生成毛毛虫图)兼容。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/55730575
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