BUGS的R替代品[关闭]

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我正在学习使用BUGS和R进行的贝叶斯统计课程。

我已经读到R中有许多新的贝叶斯软件包。是否有列表或参考说明了哪些贝叶斯统计软件包以及这些软件包的作用？并且，是否有R包替代品可以提高BUGS的灵活性？

r bayesian bugs

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您可以看一下带有非常漂亮的小插图的MCMCglmm软件包。Andrew Gelman 还提供了一个bayesglm()在手臂包装中拟合贝叶斯广义线性模型的功能。我也听说过将来在同一软件包中进行分层建模的版本blmer / bglmer功能。

— hl
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在程序包分支中有fucntion错误，它使您可以从R中调用错误。这就是我在reasearch中使用的功能。在吉尔曼的博客有一个由R. caling WinBUGS软件的一个例子

— 马诺埃尔Galdino

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— 爱德华多·莱昂尼
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我认识的一些人一直在使用JAGS。JAGS语法类似于BUGS。

— csgillespie
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（+1，但是我认为OP是在纯R解决方案之后的。）它与rjags包一起使用时效果很好，但是我们仍然需要在外部文件中以BUGS语法指定模型。

— chl

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其次是贝叶斯任务视图。我只是对MCMCpack投票，MCMCpack是一个成熟的软件包，提供多种模型。在大多数情况下，它的文档记录也很充分。

— JMS
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性能是人们使用WinBUGS / OpenBUGS / JAGS而不是MCMglmm之类的软件包的主要原因。这是很难不实际写在本地R.高效的吉布斯采样有包，让你从R脚本运行BUGS车型，尤其是RBUGS和BUGSParallel。

— 杰夫·霍尔
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MCMCglamm这是一个不好的例子，因为“使用稀疏线性系统的CSparse库在C / C ++中完成所有仿真”（请参见abstract）。

— Bernd Weiss

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-1; 见@伯恩德。大多数成熟的软件包都使用编译后的代码。实际上，主要原因是BUGS等人更灵活，因为他们可以拟合更多模型。尽管这可能会导致更高效的计算，因为R包（即使使用已编译的代码）也必须更通用，但事实并非如此。

— JMS

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MCMCpack使用针对当前任务进行了优化的已编译C / C ++代码，因此它实际上比在JAGS等通用程序包中（针对特定任务）执行操作要快。

— 韦恩2012年